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2024年4月18日发(作者：jspvz com)

基于空间可变形Transformer的三维点云配

准方法

在计算机视觉和深度学习领域中，点云配准是一项重要的任务。点

云配准旨在将两个或多个点云数据的坐标系进行对齐，以实现精确的

匹配。近年来，Transformer模型在自然语言处理和计算机视觉任务中

取得了显著的成功，并在点云配准问题中得到了应用。

本文介绍了一种基于空间可变形Transformer的三维点云配准方法。

该方法通过引入Transformer模型，利用其自注意力机制实现对点云数

据的特征提取和配准操作。下面将详细介绍方法的步骤和原理。

一、数据预处理

在进行点云配准之前，需要对原始点云数据进行预处理。首先，对

点云进行下采样操作，以减少计算量并提高效率。其次，对点云数据

进行局部坐标归一化，将不同尺度的点云数据转换到统一的坐标系中。

最后，对预处理后的点云数据进行法向量估计，以获取更多的几何信

息。

二、空间可变形Transformer

空间可变形Transformer是一种基于Transformer模型的点云特征提

取和配准方法。与传统的基于特征描述子的方法相比，空间可变形

Transformer能够更好地处理不同形状和尺度的点云数据。

空间可变形Transformer由编码器和解码器组成。编码器通过多个

自注意力层对输入的点云数据进行特征提取，得到局部特征表示。解

码器通过自注意力机制和特征聚合操作，将编码器的输出与参考点云

进行匹配，实现整个点云的配准。

三、损失函数

为了实现点云的准确配准，需要定义相应的损失函数来衡量配准的

误差。在本方法中，采用最小化点对之间的距离作为损失函数。具体

而言，通过计算点云变换前后每对对应点之间的距离，将距离之和最

小化作为损失函数。

四、实验结果与分析

为了验证基于空间可变形Transformer的三维点云配准方法的有效

性，我们在多个公开数据集上进行了实验。实验结果表明，与传统的

点云配准方法相比，本方法能够在配准精度和效率上取得显著的提升。

此外，我们还对模型的鲁棒性和泛化能力进行了测试，结果表明本方

法能够适应不同形状和尺度的点云数据，具有很好的鲁棒性和泛化能

力。

五、总结

本文提出了一种基于空间可变形Transformer的三维点云配准方法。

该方法通过引入Transformer模型和自注意力机制，在点云配准问题上

取得了显著的效果。实验结果表明，本方法在配准精度和效率上都具

有明显的优势。未来的研究可以进一步探索Transformer模型在点云配

准等三维计算机视觉任务中的应用。


本文标签： 进行 方法 配准 数据 实验

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