CVPR2021|SpinNet：学习用于3D点云配准的通用表面描述符

SpinNet: Learning a General Surface Descriptor for 3D Point Cloud Registration

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针对的问题：

现有的基于学习的局部描述符要么对旋转变换敏感，要么依赖于传统的手工特征，这些特征既不一般也不具有代表性。

论文的贡献：

1.作者提出了一种新的用于三维曲面匹配的神经特征学习方法。它具有旋转不变性、代表性，并且在看不见的场景中具有优越的泛化能力。

2.通过将转换后的三维曲面形成一个圆柱体，作者引入了一个强大的三维柱面卷积来学习丰富和一般的特征。

3.作者进行了大量的实验和消融研究，证明了方法的卓越泛化，。

算法理论：