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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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