CorrNet3D：基于无监督的非刚性点云配准网络 （CVPR2021）

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一、引言

点云因其能够精准地反映物体的真实尺寸和形状结构而备受人们青睐，被广泛应用于自动驾驶、VR/AR等领域。本文致力于研究点云视觉任务中一个基础而关键的问题——构建点云序列之间点与点之间的对应关系，该问题在点云配准、三维重建、目标识别与跟踪、地图构建与定位等方面均有着广泛的应用，是目前研究领域关注和研究的热点。

二、动机

图 1 本文的动机示意图

三、网络结构

图 2 CorrNet3D网络结构图

图 3 匹配关系计算流程示意图

图 4 变形模块的网络结构

四、实验结果

文章在真实的非刚性形变数据集与合成的刚性形变数据集上进行了实验，同时还针对刚性点云匹配关系的确定进行了实验，与DeepGFM、DCP与RPMNet进行了对比，详细实验设置请参照原论文。

下图中(a)、(d)展示了ground-truth的匹配关系，图(c)是DeepGFM的结果，图(b)是本文模型的结果。

下图展示了CorrNet3D在真实扫描数据集上的效果。

下图中(a)、(f)展示了ground-truth的匹配关系，(b)-(e)分别对应DCP、RPMNet、CorrNet3D以及S-CorrNet3D（有监督）的结果。

备注：作者也是我们「3D视觉从入门到精通」特邀嘉宾：一个超干货的3D视觉学习社区

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