文件名称:
D3Feat.pytorch：[PyTorch] CVPR'20口头论文的实现-D3Feat：密集检测的联合学习和3D局部特征的描述https：arxiv.orgabs2003.03164-源码
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文件大小: 5mb
下载次数: 0
上传时间: 2021-01-28
详细说明：D3Feat存储库
CVPR'2020口头论文PyTorch实施，由白旭阳，罗自新，周雷，傅洪波，龙泉和太极郎撰写。 Tensorflow也提供 。
本文重点关注联合特征的3D点云密集特征检测和描述。 如果您发现此项目有用，请引用：
article{bai2020d3feat,
title={D3Feat: Joint Learning of Dense Detection and Description of 3D Local Features},
author={Xuyang Bai, Zixin Luo, Lei Zhou, Hongbo Fu, Long Quan and Chiew-Lan Tai},
journal={arXiv:2003.03164 [cs.CV]},
year={2020}
}
介绍
成功的点云注册通常取决于通过可区分的3D局部特征可靠地建立稀疏匹配。 尽管基于学习的3D特征描述符快速发展，但对3D特征检测器的学习却很少引起关注，对于两项任务的联合学习则更少。 在本文中，我们将3D全卷积网络用于3D点云，并提出一种新颖而实用的学习机
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