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CVPR
RPSRNet: 使用 Barnes-Hut $2^D$-Tree 表示的端到端可训练的刚性点集配准网络
提出了一种新型的端到端可训练的深度神经网络 RPSRNet,用于刚性点集配准,使用了 $2^D$-tree 表示输入点集,并在神经网络中使用分层深度特征嵌入,包括迭代变换细化模块,可以有效地处理噪声和非均匀采样密度的 LiDAR 等数据,相
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3 years ago
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