目录 基于局部邻域的点云特征学习模型 3.1引言 3.2自适应邻域选择算法 3.3前向传播误差最小化模块 3.4自适应局部特征提取网络模型 3.4.1网络模型 3.4.2损失函数 3.4.3模型实现细节 3.5实验结果及分析 3.5.1 ModelNet40 数据集实验结果 3.5.2 ShapeNetPart 数据集实验结果 3.5.3实验结果分析 基于特征学习的点云配准模型 4.1引言 4.2 L-K 光流法 4.3基于特征学习的点云配准模型 4.3.1 算法模型 4.3.2损失函数 4.4实验结果及分析 4.4.1 数据集介绍 4.4.2 ModelNet40 配准数据集实验结果 4.4.3实验结果分析 4.5总结 本文篇幅较长，分为上下两篇，上篇详见 点云特征学习模型及其在配准中的应用 基于局部邻域的点云特征学习模型 3.1引言 <
本文深入探讨了点云特征学习模型，包括自适应邻域选择算法和前向传播误差最小化模块，详细介绍了自适应局部特征提取网络模型的结构、损失函数和实现细节。实验部分展示了在ModelNet40和ShapeNetPart数据集上的优秀性能，进一步验证了基于特征学习的点云配准模型的有效性，该模型利用L-K光流法并结合算法模型和损失函数进行配准。
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