Deep Closest Point: Learning Representations for Point Cloud Registration && 2019論文筆記
作者：Yue Wang， Justin M. Solomon 研究機構：MIT 代碼鏈接：代碼 使用概率的方法可以得到soft的結果從而保證了可微性。 論文解決的問題 目標任務：點雲配準，輸入兩個點雲數據，尋找點雲數據之間的剛性變換，輸出點雲之間的變換矩陣和點雲的對應關係。 本文提出基於深度學習的單步（無需迭代）點雲配準方法Deep Closest Point，性能SOTA，提取的點雲特徵在未見類
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