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SGFeat：点云配准的显著几何特征
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种用于大规模室外点云配准的深度语义图匹配方法，通过语义分割网络获得点云的语义类别标签，并使用欧氏聚类算法将相邻点进行聚类。实验结果表明，该方法的平均相对平移误差和平均相对旋转误差分别为6.6cm和0.229度。
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关键要点
- 提出了一种用于大规模室外点云配准的深度语义图匹配方法。
- 通过语义分割网络获得3D点云的语义类别标签。
- 使用欧氏聚类算法将相邻点进行聚类。
- 构建语义邻接图，学习几何形状特征、语义分类特征和空间分布特征。
- 应用注意力机制增强特征学习。
- 将语义实例匹配问题建模为最优传输问题，并通过最优匹配层求解。
- 使用奇异值分解（SVD）算法获得几何变换矩阵，随后使用ICP算法进行细化处理。
- 实验结果显示平均相对平移误差为6.6cm，平均相对旋转误差为0.229度。
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