文件名称:
dip：在“ IEEE模式识别2020国际会议”上接受的“独特的3D局部深度描述符”论文的项目页面-源码
开发工具:
文件大小: 17mb
下载次数: 0
上传时间: 2021-01-30
详细说明：独特的3D局部深度描述符，ICPR 2020
独特的3D局部深度描述符（DIP）是使用基于PointNet的深度神经网络计算的旋转不变紧凑3D描述符。 DIP可以用于注册点云，而无需初始对齐。 DIP是从点云补丁生成的，这些点云补丁针对其估计的本地参考框架（LRF）被规范化。 DIP可以有效地概括不同的传感器模式，因为它们是从本地和随机采样点端到端学习的。 DIP（i）在RGB-D室内场景（ ）上可以达到与最新技术相当的结果，（ii）在激光扫描仪的泛化方面远远领先于最新技术室外场景（ ），以及（iii）泛化为使用Android ARCore的Visual-SLAM系统重建的室内场景。
描述符质量和泛化能力
描述符质量是使用特征匹配的召回率来评估的[6]。 请参阅本文以获取参考。
3DMatch数据集
ETH数据集的泛化能力
经过测试
Ubuntu 16.04
CUDA 10.2
Python 3.6
安装
git clone https://github.com/fabiopoiesi/dip.git
cd dip
pip install -r requirements.txt
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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