SpinNet: 通用表面描述符用于3D点云配准的学习方法

SpinNet: 通用表面描述符用于3D点云配准的学习方法

摘要:
随着数字化、计算机视觉和深度学习的快速发展，对于点云数据的处理和分析变得越来越重要。3D点云配准是其中一个关键任务，它可以将多个点云数据集对齐到同一个坐标系下。在本文中，我们提出了一种名为SpinNet的学习方法，它能够生成用于3D点云配准的通用表面描述符。通过学习这些描述符，我们可以实现高效、准确的点云配准。我们在公开数据集上进行了实验，并与其他流行的方法进行了比较，结果表明SpinNet在点云配准任务中具有优越的性能。

引言:
3D点云是一种表示三维物体的数据结构，它由许多离散的点组成，每个点都具有位置信息。然而，由于点云数据的无序性和噪声性质，对其进行准确的配准是一个具有挑战性的任务。传统的方法通常使用手工设计的特征或局部描述符来表示点云，但这些方法不具备通用性，并且往往需要大量的人工干预。

近年来，深度学习在计算机视觉领域取得了显著的突破。然而，在点云配准任务中，由于点云数据的特殊性，深度学习模型的设计仍然面临一些挑战。为了克服这些挑战，我们提出了SpinNet，这是一种基于深度学习的方法，用于学习用于3D点云配准的通用表面描述符。SpinNet能够从原始点云数据中学习到具有区分性和鲁棒性的特征，从而实现高效、准确的点云配准。

方法:
SpinNet的核心思想是通过学习局部网格的旋转不变特征来生成点云的通用