基于自主学习的非刚性点云配准网络

点云配准是计算机视觉和三维几何处理中的重要任务，它涉及将两个或多个点云对齐以实现准确的对应关系。最近，研究人员提出了一种基于无监督学习的非刚性点云配准网络——CorrNet3D。本文将详细介绍CorrNet3D的原理和实现，并提供相应的源代码。

在点云配准中，非刚性配准是指点云之间存在形变或变形的情况，因此传统的刚性配准方法无法直接应用。CorrNet3D通过学习点云之间的局部几何特征和对应关系来实现非刚性配准。其网络结构由编码器和解码器组成，编码器用于提取点云的特征表示，解码器用于生成对齐后的点云。

以下是CorrNet3D的源代码示例：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

class CorrNet3D