樱花的浪漫
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论文精读:RPM-Net: Robust Point Matching using Learned Features

论文地址:https://arxiv.org/pdf/2003.13479.pdf

点云配准任务

点云配准可以当做一个基础的上游任务，根据从不同视角下获取的点云数据配准为完整的点云数据，下游任务众多

论文精读:RPM-Net: Robust Point Matching using Learned Features_第1张图片

基本任务:求一个变换矩阵，使得两个具有未知点的点云数据重合。

刚性与非刚性：

刚性配准：旋转和平移操作（通常不改变大小）

非刚性配准：还包括了缩放和裁剪等操作 

传统算法代表：ICP，RPM等，涉及很多经验参数选择

RPM-Net的基本思想:使用神经网络实现需要手工设计的参数和迭代

论文精读:RPM-Net: Robust Point Matching using Learned Features_第2张图片 

训练数据：

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