Deep Closest Point: Learning Representations for Point Cloud Registration && 2019论文笔记
作者：Yue Wang， Justin M. Solomon 研究机构：MIT 代码链接：代码 使用概率的方法可以得到soft的结果从而保证了可微性。 论文解决的问题 目标任务：点云配准，输入两个点云数据，寻找点云数据之间的刚性变换，输出点云之间的变换矩阵和点云的对应关系。 本文提出基于深度学习的单步（无需迭代）点云配准方法Deep Closest Point，性能SOTA，提取的点云特征在未见类
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