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基于深度神经网络自动编码器的三维点云配准

上传者: 2018-12-09 09:52:19上传 PDF文件 2.08MB 热度 75次
一篇采用机器学习的点云配准的论文,通俗地说就是通过将点云用一个个球体分成很多个小快,对每一块投影成深度图,然后采用深度神经网络对深度图进行特征压缩,最后压缩成一个5×2的矩阵做为一个特征,也就是文中所说的描述子(descriptor)。通过这些描述子的位置关系可以进行粗配准,最后文章也还是采用了ICP进行精配准。
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