《3-D Deep Feature Construction for Mobile Laser Scanning Point Cloud Registration》閱讀筆記
研究意義 由於移動激光掃描系統各傳感器之間的定位誤差的存在，導致不同階段採集的激光點雲數據之間存在錯位，這種錯位會降低實際的點雲量測精度。因此，在進行形變檢測deformation monitoring、城市管理等應用前需要對點雲進行配準。 方法論 方法的總體思路：找到兩個點雲集合之間的對應點corresponding points，利用對應點計算轉換矩陣實現不同點雲集合之間的配準。 具體的步驟：
相關文章
- 1. 3D Point Cloud Registration for Localization using a Deep Neural Network Auto-Encoder閱讀筆記
- 2. Deep Closest Point: Learning Representations for Point Cloud Registration && 2019論文筆記
- 3. DeepICP: An End-to-End Deep Neural Network for 3D Point Cloud Registration 2019 論文筆記
- 4. VoxelNet：End-to-End Learning for Point Cloud Based 3D Object Detection閱讀筆記
- 5. 3DRegNet: A Deep Neural Network for 3D Point Registration 2020論文筆記
- 6. 【論文閱讀】【綜述】Deep Learning for 3D Point Clouds: A Survey
- 7. 翻譯和理解：Deep Closest Point: Learning Representations for Point Cloud Registration
- 8. Point Cloud 2019
- 9. PF-Net: Point Fractal Network for 3D Point Cloud Completion 2020 論文筆記
- 10. Feature Pyramid Networks for Object Detection 閱讀筆記
- 更多相關文章...
- • RSS 閱讀器 - RSS 教程
- • PHP 實例 - AJAX RSS 閱讀器 - PHP教程
- • Tomcat學習筆記（史上最全tomcat學習筆記）
- • JDK13 GA發佈：5大特性解讀
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. 3D Point Cloud Registration for Localization using a Deep Neural Network Auto-Encoder閱讀筆記
- 2. Deep Closest Point: Learning Representations for Point Cloud Registration && 2019論文筆記
- 3. DeepICP: An End-to-End Deep Neural Network for 3D Point Cloud Registration 2019 論文筆記
- 4. VoxelNet：End-to-End Learning for Point Cloud Based 3D Object Detection閱讀筆記
- 5. 3DRegNet: A Deep Neural Network for 3D Point Registration 2020論文筆記
- 6. 【論文閱讀】【綜述】Deep Learning for 3D Point Clouds: A Survey
- 7. 翻譯和理解：Deep Closest Point: Learning Representations for Point Cloud Registration
- 8. Point Cloud 2019
- 9. PF-Net: Point Fractal Network for 3D Point Cloud Completion 2020 論文筆記
- 10. Feature Pyramid Networks for Object Detection 閱讀筆記