融合幾何注意力和多尺度特征點云配準網絡

摘要： 點云不同的幾何特征影響著點云配準的難度。然而，大多數(shù)點云存在部分重疊，幾何特征被噪聲干擾，并且點云表面有部分不可區(qū)分的特征，這使得提取具有代表性的幾何特征更加困難。結合以上原因提出一種融合幾何注意力和多尺度特征的點云配準網絡GMNet，利用幾何Transformer提取幾何特征并對點云點對距離和角度編碼，使其在低重疊情況下更具魯棒性；并使用多尺度特征架構聚合不同尺度上豐富的語義...