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2D3D-MATR: 图像与点云之间基于 2D-3D 匹配变换器的无检测配准
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种无需检测的图像和点云配准方法，通过学习全局上下文约束和跨模态相关性，使用transformer实现多尺度金字塔和图像块焦点学习，解决了尺度不确定性问题，提高了配准率和稳定度。
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关键要点
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提出了一种无需检测的图像和点云配准方法。
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该方法基于粗匹配，通过学习全局上下文约束和跨模态相关性。
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使用transformer实现多尺度金字塔和图像块焦点学习。
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解决了尺度不确定性问题。
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该方法的配准率和稳定度高于之前的最优模型P2-Net。
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