点云配准 PointNet + Concat + FC

原文：

https://yongqi.blog.csdn.net/article/details/109759708

这个推荐有几个：

https://zhuanlan.zhihu.com/p/107977891

最近几年，基于深度学习的点云配准算法不断被提出，包括PointNetLK[1]，Deep ICP[2]，DCP[3]，PRNet[4]，IDAM[5]，RPM-Net[6]，3DRegNet[7]，DGR[8]等。这些网络在ModelNet40，Kitti，或3DMatch数据集上进行试验，其性能与速度均超过了传统的ICP算法。这些算法或者网络结构较为复杂，或者结果难以复现，对于把深度学习应用到点云配准的初学者而言，不是很友好。这里结合自己的感触和最近阅读的PCRNet[9] (两者不谋而合)，介绍一种非常简单的点云配准网络，或许它的结果不如前面提到的DCP, 3DRegNet等效果好，但其简洁易懂，且效果在ModelNet40上仍优于ICP，速度快于ICP。

本文将要介绍的网络是基于PointNet + Concat + FC的，它没有其它复杂的结构，易于复现。因其简洁性，这里暂且把其称作点云配准的Benchmark。因作者源码中复杂的(四元数, 旋转矩阵, 欧拉角之间)的变换操作和冗余性，且其PyTorch版本的不完整性(缺少评估模型等，最近又更新了)，于是根据自己的理解，从头撸了一遍整个模型: 数据，网络，评估，训练，测试，可视化等操作，代码已开源:

https://github.com/zhulf0804/PCReg.PyTorch

实验的数据为不带有normal信息的ModelNet40，下载地址:https://shapenet.cs.stanford.edu/media/modelnet40_ply_hdf5_2048.zip。训练集中包括9840个样本，测试集中包括2468个样本，每个样本均包括2048个数据点。

效果图

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