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Neural Network Algorithm to 3D Point Cloud Registration Using Virtual Points
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PRE
AI
DOI：10.1134/S106422692570024X.png)
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摘要
En 中文
三维点云配准在机器人和计算机视觉领域具有重要意义，因为它能够找到一种几何变换，以对齐一对具有未知对应关系的点云。近年来，深度学习方法已成为计算机视觉领域的主要参与者。点云配准的一个关键要素是点云之间的对应关系估计。其基本思想是使用多维描述符为每个点建立对应关系。在本文中，我们描述了一种用于配准不一致点云的神经网络算法。该算法使用虚拟点和点云之间的模糊对应关系，并且部分基于PointNet++神经网络。计算机仿真结果表明了所提出方法的有效性。
Keyword:
neural network
point cloud
registration
deep learning
descriptor
期刊
J
IF:
0.4
论文数:
8
被引数:
769
机构
暂无机构信息
引用论文
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