这项工作调查了鲁棒优化运输(OT)的形状匹配。具体而言,我们表明最近的OT溶解器改善了基于优化和深度学习方法的点云登记,以实惠的计算成本提高了准确性。此手稿从现代OT理论的实际概述开始。然后,我们为使用此框架进行形状匹配的主要困难提供解决方案。最后,我们展示了在广泛的具有挑战性任务上的运输增强的注册模型的性能:部分形状的刚性注册;基蒂数据集的场景流程估计;肺血管树的非参数和肺部血管树。我们基于OT的方法在准确性和可扩展性方面实现了基蒂的最先进的结果,并为挑战性的肺登记任务。我们还释放了PVT1010,这是一个新的公共数据集,1,010对肺血管树,具有密集的采样点。此数据集提供了具有高度复杂形状和变形的点云登记算法的具有挑战性用例。我们的工作表明,强大的OT可以为各种注册模型进行快速预订和微调,从而为计算机视觉工具箱提供新的键方法。我们的代码和数据集可在线提供:https://github.com/uncbiag/robot。
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