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    REGTR:带有transformer的端对端点云对应(CVPR2022)

    最近将学习的方式引入点云配准中取得了成功,但许多工作都侧重于学习特征描述符,并依赖于最近邻特征匹配和通过RANSAC进行离群值过滤,以获得姿态估计的最终对应集合。在这项工作中,我们推测注意机制可以取代显式特征匹配和RANSAC的作用,从而提出一个端到端的框架来直接预测最终的对应集。我们使用主要由自注意力和交叉注意力的transformer层组成的网络架构并对其训练,以预测每个点位于重叠区域的概率及其在其他点云中的相应位置。然后,可以直接根据预测的对应关系估计所需的刚性变换,而无需进一步的后处理。尽管简单,但我们的方法在3DMatch和ModelNet基准测试中取得了一流的性能。我们的源代码可以在https://github.com/yewzijian/RegTR.

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    iOS动画系列之六:利用CABasic Animation完成带动画特效的登录界面1. 画风突变的笑脸2. 心跳3. iOS实践:实现一个带动效的登录界面

    发现毫无节制的继续拓展是一件没有尽头的事情。原计划五篇完成的CAAnimation系列已经这是第六篇了,还至少有三篇才会完成。 最开始分享这个iOS Apprentice Notes的时候就是打算从基础的部分开始,大体都过一遍之后再找专题或者自己感兴趣的部分深入进去。现在突然发现有点脱离了初衷,看到某些分享的点赞数多、浏览量大,就自觉不自觉的想要迎合一下宝宝们。 自己要把握一些节奏了哈,不然网络的部分、数据库的部分还有巴拉巴拉好多东西要等到猴年马月呀~ 今天主要是借助完成一个带动画特效的登录界面的结束掉咱们

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    领券