Point cloud registration (PCR) is a popular research topic in computer vision. Recently, the registration method in an evolutionary way has received continuous attention because of its robustness to the initial pose and flexibility in objective function design. However, most evolving registration methods cannot tackle the local optimum well and they have rarely investigated the success ratio, which implies the probability of not falling into local optima and is closely related to the practicality of the algorithm. Evolutionary multi-task optimization (EMTO) is a widely used paradigm, which can boost exploration capability through knowledge transfer among related tasks. Inspired by this concept, this study proposes a novel evolving registration algorithm via EMTO, where the multi-task configuration is based on the idea of solution space cutting. Concretely, one task searching in cut space assists another task with complex function landscape in escaping from local optima and enhancing successful registration ratio. To reduce unnecessary computational cost, a sparse-to-dense strategy is proposed. In addition, a novel fitness function robust to various overlap rates as well as a problem-specific metric of computational cost is introduced. Compared with 7 evolving registration approaches and 4 traditional registration approaches on the object-scale and scene-scale registration datasets, experimental results demonstrate that the proposed method has superior performances in terms of precision and tackling local optima.

多视图点云注册在3D重建中至关重要。由于从不同角度捕获的点云之间存在密切的连接，因此如果正确利用这些连接，则可以增强注册性能。因此，本文将注册问题建模为多任务优化，并提出了一种新颖的双通道知识共享机制，以有效，有效地解决问题。多视点云注册作为多任务优化的建模是双重的。通过同时考虑两个点云的局部精度以及所涉及的所有点云带来的全局一致性，得出了具有自适应阈值的健身函数。还定义了共同进化搜索过程的框架，以同时优化属于相关任务的多个健身函数。为了提高解决方案质量和收敛速度，拟议的双通道知识共享机制发挥了作用。任务内的知识共享引入了求解更简单的帮助任务，并且在辅助任务和原始任务上共享有用的信息，从而加速了搜索过程。任务间知识共享探讨了原始任务中埋葬的共同点，旨在防止任务陷入本地Optima。在模型对象以及场景点云上进行的综合实验显示了所提出的方法的功效。

3D point cloud registration is a fundamental problem in computer vision and robotics. Recently, learning-based point cloud registration methods have made great progress. However, these methods are sensitive to outliers, which lead to more incorrect correspondences. In this paper, we propose a novel deep graph matching-based framework for point cloud registration. Specifically, we first transform point clouds into graphs and extract deep features for each point. Then, we develop a module based on deep graph matching to calculate a soft correspondence matrix. By using graph matching, not only the local geometry of each point but also its structure and topology in a larger range are considered in establishing correspondences, so that more correct correspondences are found. We train the network with a loss directly defined on the correspondences, and in the test stage the soft correspondences are transformed into hard one-to-one correspondences so that registration can be performed by a correspondence-based solver. Furthermore, we introduce a transformer-based method to generate edges for graph construction, which further improves the quality of the correspondences. Extensive experiments on object-level and scene-level benchmark datasets show that the proposed method achieves state-of-the-art performance. The code is available at: \href{https://github.com/fukexue/RGM}{https://github.com/fukexue/RGM}.

3D点云登记在遥感，摄影测量，机器人和几何计算机视觉中排名最基本的问题。由于3D特征匹配技术的准确性有限，因此可能存在异常值，有时即使在非常大的数字中，则在该对应中也是如此。由于现有的强大的求解器可能会遇到高计算成本或限制性的稳健性，因此我们提出了一种名为VoCra（具有成本函数和旋转平均的投票的新颖，快速，高度强大的解决方案，为极端异常率的点云注册问题。我们的第一款贡献是聘请Tukey的双重强大的成本来引入新的投票和对应分类技术，这证明是在异常值中区分真正的入世性，即使是极端（99％）的异常率。我们的第二次贡献包括基于强大的旋转平均设计时效的共识最大化范例，用于在通信中寻求Inlier候选人。最后，我们使用Tukey的Biweight（GNC-TB）应用毕业的非凸性，以估计所获得的Inlier候选者的正确变换，然后使用它来找到完整的Inlier集。进行了应用于两个实体数据问题的标准基准和现实实验，并且我们表明我们的求解器VORCA对超过99％的异常值较高，而且比最先进的竞争对手更多的时间效率。

如何提取重要点云特征并估计它们之间的姿势仍然是一个具有挑战性的问题，因为点云的固有缺乏结构和暧昧的顺序排列。尽管对大多数3D计算机视觉任务的基于深度学习的方法进行了重大改进，例如对象分类，对象分割和点云注册，但功能之间的一致性在现有的基于学习的流水线上仍然没有吸引力。在本文中，我们提出了一种用于复杂对准场景的新型学习的对齐网络，标题为深度特征一致性，并由三个主模块组成：多尺度图形特征合并网络，用于将几何对应集转换为高维特征，对应加权用于构建多个候选内部子集的模块，以及命名为深度特征匹配的Procrustes方法，用于给出闭合方案来估计相对姿势。作为深度特征匹配模块的最重要步骤，构造每个Inlier子集的特征一致性矩阵以获得其主要向量作为相应子集的含义似然性。我们全面地验证了我们在3DMATCH数据集和基提ODOMOTRY数据集中的方法的鲁棒性和有效性。对于大型室内场景，3DMATCH数据集上的注册结果表明，我们的方法优于最先进的传统和基于学习的方法。对于Kitti户外场景，我们的方法仍然能够降低转换错误。我们还在交叉数据集中探讨其强大的泛化能力。

由于激光雷达扫描数据的大规模，噪音和数据不完整，注册Urban Point Clouds是一项艰巨的任务。在本文中，我们提出了SARNET，这是一个新型的语义增强注册网络，旨在在城市规模上实现有效的城市点云的注册。与以前仅在点级空间中构建对应关系的方法不同，我们的方法完全利用语义特征来提高注册精度。具体而言，我们提取具有高级语义分割网络的每点语义标签，并构建先前的语义零件到部分对应关系。然后，我们将语义信息纳入基于学习的注册管道中，该管道由三个核心模块组成：基于语义的最远点采样模块，以有效地滤除异常值和动态对象；一个语义增强的特征提取模块，用于学习更多的判别点描述符；语义改制的转换估计模块，该模块利用先前的语义匹配作为掩码，通过减少错误匹配以更好地收敛来完善点对应关系。我们通过使用来自城市场景的大区域的现实世界数据并将其与替代方法进行比较，从而广泛评估所提出的SARNET。该代码可在https://github.com/wintercodeforeverything/sarnet上找到。

注册森林环境的点云是精密林业局部激光雷达应用的必要先决条件。最先进的森林点云登记方法需要提取单个树属性，并且在处理具有致密树的真实森林点云时，它们具有效率的瓶颈。我们提出了一种自动，坚固，高效的方法，用于登记森林点云。我们的方法首先定位树从原料点云茎，然后根据他们的相对空间关系确定准变换茎匹配。相较于现有的方法，我们的算法不需要额外的单株属性，具有线性复杂的环境中的树木数量，允许它的大森林环境对齐点云。广泛的实验表明，我们的方法优于关于登记精度和稳健性的最先进的方法，并且在效率方面显着优于现有技术。此外，我们引入一个新的基准数据集，补充的开发和注册方法评价森林点云的极少数现有的开放的数据集。

部分重叠点云的实时登记具有对自治车辆和多助手SLAM的合作看法的新兴应用。这些应用中点云之间的相对转换高于传统的SLAM和OCOMOTRY应用程序，这挑战了对应的识别和成功的注册。在本文中，我们提出了一种用于部分重叠点云的新颖注册方法，其中使用有效的点亮特征编码器学习对应关系，并使用基于图形的注意网络改进。这种注意网络利用关键点之间的几何关系，以改善点云中的匹配，低重叠。在推断时间下，通过通过样本共识稳健地拟合对应关系来获得相对姿态变换。在基蒂数据集和新的合成数据集上进行评估，包括低重叠点云，位移高达30米。所提出的方法在Kitti DataSet上使用最先进的方法实现了对映射性能，并且优于低重叠点云的现有方法。此外，所提出的方法可以比竞争方法更快地实现更快的推理时间，低至410ms，低至410ms。我们的代码和数据集可在https://github.com/eduardohenriquearnold/fastreg提供。

功能配准算法表示点云为函数（例如，空间占用场），避免了常规最小二乘Quares注册算法中不可靠的对应估计。但是，现有的功能注册算法在计算上很昂贵。此外，在基于CAD模型的对象本地化等任务中，必须使用未知量表的注册能力，但是功能注册中没有这种支持。在这项工作中，我们提出了一种比例不变的线性时间复杂性功能配准算法。我们通过使用正顺序基函数在功能之间的L2距离之间有效地近似实现线性时间复杂性。正统基函数的使用导致与最小二乘配准兼容的公式。受益于最小二乘的公式，我们使用翻译反转不变测量的理论来解除尺度估计，从而实现规模不变的注册。我们在标准的3D注册基准上评估了所提出的算法，称为FLS（功能最小二乘），显示FLS的数量级比最先进的功能配准算法快，而无需损害准确性和鲁棒性。 FLS还胜过基于最小二乘的最小二乘注册算法，其精度和鲁棒性具有已知和未知量表。最后，我们证明将FLS应用于具有不同密度和部分重叠的寄存点云，同一类别中不同对象的点云以及带有嘈杂RGB-D测量值的真实世界对象的点云。

最近的3D注册方法可以有效处理大规模或部分重叠的点对。然而，尽管具有实用性，但在空间尺度和密度方面与不平衡对匹配。我们提出了一种新颖的3D注册方法，称为uppnet，用于不平衡点对。我们提出了一个层次结构框架，通过逐渐减少搜索空间，可以有效地找到近距离的对应关系。我们的方法预测目标点的子区域可能与查询点重叠。以下超点匹配模块和细粒度的细化模块估计两个点云之间的准确对应关系。此外，我们应用几何约束来完善满足空间兼容性的对应关系。对应性预测是对端到端训练的，我们的方法可以通过单个前向通行率预测适当的刚体转换，并给定点云对。为了验证提出方法的疗效，我们通过增强Kitti LiDAR数据集创建Kitti-UPP数据集。该数据集的实验表明，所提出的方法显着优于最先进的成对点云注册方法，而当目标点云大约为10 $ \ times $ higation时，注册召回率的提高了78％。比查询点云大约比查询点云更密集。

Point cloud registration is a popular topic which has been widely used in 3D model reconstruction, location, and retrieval. In this paper, we propose a new registration method, KSS-ICP, to address the rigid registration task in Kendall shape space (KSS) with Iterative Closest Point (ICP). The KSS is a quotient space that removes influences of translations, scales, and rotations for shape feature-based analysis. Such influences can be concluded as the similarity transformations that do not change the shape feature. The point cloud representation in KSS is invariant to similarity transformations. We utilize such property to design the KSS-ICP for point cloud registration. To tackle the difficulty to achieve the KSS representation in general, the proposed KSS-ICP formulates a practical solution that does not require complex feature analysis, data training, and optimization. With a simple implementation, KSS-ICP achieves more accurate registration from point clouds. It is robust to similarity transformation, non-uniform density, noise, and defective parts. Experiments show that KSS-ICP has better performance than the state of the art.

作为解决多视图注册问题的有效算法，已经对运动平均（MA）算法进行了广泛的研究，并引入了许多基于MA的算法。他们旨在从相对动作中恢复全球动作，并利用信息冗余到平均累积错误。但是，这些方法的一个属性是，它们使用ugas-newton方法来解决最小二乘问题以增加全球运动的增加，这可能会导致效率低下，并且对异常值的稳健性差。在本文中，我们提出了一个新的运动平均框架，用于使用Laplacian基于Laplacian的最大Correntropy Criterion（LMCC）进行多视图注册。利用Lie代数运动框架和CorrentRopy量度，我们提出了一种新的成本函数，该功能应考虑相对动作提供的所有约束。获得用于纠正全局动作的增量，可以进一步提出为旨在最大化成本函数的优化问题。凭借二次技术，可以通过分为两个子问题来解决优化问题，即根据当前残差计算每个相对运动的重量，并解决二阶锥体程序问题（SOCP）以增加下一个迭代。我们还提供了一种新的策略来确定内核宽度，以确保我们的方法可以有效利用许多异常值的相对运动提供的信息冗余。最后，我们将提出的方法与其他基于MA的多视图注册方法进行比较，以验证其性能。关于合成和实际数据的实验测试表明，我们的方法在效率，准确性和鲁棒性方面取得了卓越的性能。

高信心重叠的预测和准确的对应关系对于以部分到派对方式对齐成对点云至关重要。但是，重叠区域和非重叠区域之间存在固有的不确定性，这些区域一直被忽略并显着影响注册绩效。除了当前的智慧之外，我们提出了一种新颖的不确定性意识到的重叠预测网络，称为Utopic，以解决模棱两可的重叠预测问题。据我们所知，这是第一个明确引入重叠不确定性以指向云注册的人。此外，我们诱导特征提取器通过完成解码器隐式感知形状知识，并为变压器提供几何关系嵌入，以获得转换 - 不变性的几何形状感知特征表示。凭借更可靠的重叠得分和更精确的密度对应关系的优点，即使对于有限的重叠区域的输入，乌托邦也可以实现稳定而准确的注册结果。关于合成和实际基准的广泛定量和定性实验证明了我们的方法优于最先进的方法。代码可从https://github.com/zhileichen99/utopic获得。

Recently, evolutionary multitasking (EMT) has been successfully used in the field of high-dimensional classification. However, the generation of multiple tasks in the existing EMT-based feature selection (FS) methods is relatively simple, using only the Relief-F method to collect related features with similar importance into one task, which cannot provide more diversified tasks for knowledge transfer. Thus, this paper devises a new EMT algorithm for FS in high-dimensional classification, which first adopts different filtering methods to produce multiple tasks and then modifies a competitive swarm optimizer to efficiently solve these related tasks via knowledge transfer. First, a diversified multiple task generation method is designed based on multiple filtering methods, which generates several relevant low-dimensional FS tasks by eliminating irrelevant features. In this way, useful knowledge for solving simple and relevant tasks can be transferred to simplify and speed up the solution of the original high-dimensional FS task. Then, a competitive swarm optimizer is modified to simultaneously solve these relevant FS tasks by transferring useful knowledge among them. Numerous empirical results demonstrate that the proposed EMT-based FS method can obtain a better feature subset than several state-of-the-art FS methods on eighteen high-dimensional datasets.

培训和测试监督对象检测模型需要大量带有地面真相标签的图像。标签定义图像中的对象类及其位置，形状以及可能的其他信息，例如姿势。即使存在人力，标签过程也非常耗时。我们引入了一个新的标签工具，用于2D图像以及3D三角网格：3D标记工具（3DLT）。这是一个独立的，功能丰富和跨平台软件，不需要安装，并且可以在Windows，MacOS和基于Linux的发行版上运行。我们不再像当前工具那样在每个图像上分别标记相同的对象，而是使用深度信息从上述图像重建三角形网格，并仅在上述网格上标记一次对象。我们使用注册来简化3D标记，离群值检测来改进2D边界框的计算和表面重建，以将标记可能性扩展到大点云。我们的工具经过最先进的方法测试，并且在保持准确性和易用性的同时，它极大地超过了它们。

生成一组高质量的对应关系或匹配是点云注册中最关键的步骤之一。本文通过共同考虑点对立的结构匹配来提出学习框架COTREG，以预测3D点云登记的对应关系。具体地，我们将这两个匹配转换为基于Wasserstein距离和基于Gromov-Wasserstein距离的优化。因此，建立对应关系的任务可以自然地重塑成耦合的最佳运输问题。此外，我们设计一个网络，以预测点云的每个点的置信度，其提供重叠区域信息以产生对应关系。我们的对应预测管道可以很容易地集成到基于学习的特征，如FCGF或FPFH等传统描述符。我们在3DMATCH，KITTI，3DCSR和ModelNet40基准上进行了全面的实验，显示了所提出的方法的最先进的性能。

姿势注册在视觉和机器人技术中至关重要。本文重点介绍了无初始化姿势注册的挑战性任务，最高为7DOF，用于均质和异质测量。虽然最近基于学习的方法显示了使用可区分求解器的希望，但它们要么依赖于启发式定义的对应关系，要么易于局部最小值。我们提出了一个可区分的相关（DPC）求解器，该求解器是全球收敛性且无对应的。当与简单的特征提取网络结合使用时，我们的一般框架DPCN ++允许使用任意初始化的多功能姿势注册。具体而言，特征提取网络首先从一对均质/异质测量值中学习致密特征网格。然后将这些特征网格转换为基于傅立叶变换和球形径向聚集的翻译和比例不变频谱表示形式，将翻译转换和从旋转中脱钩。接下来，使用DPC求解器在频谱中独立有效地估计旋转，比例和翻译。整个管道都是可区分和训练的端到端。我们评估了DCPN ++在多种注册任务上，以不同的输入方式，包括2D Bird的视图图像，3D对象和场景测量以及医疗图像。实验结果表明，DCPN ++的表现优于经典和基于学习的基础线，尤其是在部分观察到的异质测量方面。

准确和高效的点云注册是一个挑战，因为噪音和大量积分影响了对应搜索。这一挑战仍然是一个剩余的研究问题，因为大多数现有方法都依赖于对应搜索。为了解决这一挑战，我们通过调查深生成的神经网络来点云注册来提出新的数据驱动登记算法。给定两个点云，动机是直接生成对齐的点云，这在许多应用中非常有用，如3D匹配和搜索。我们设计了一个端到端的生成神经网络，用于对齐点云生成以实现这种动机，包含三种新组件。首先，提出了一种点多感知层（MLP）混频器（PointMixer）网络以便在自点云中有效地维护全局和局部结构信息。其次，提出了一种特征交互模块来融合来自交叉点云的信息。第三，提出了一种并行和差分样本共识方法来基于所生成的登记结果计算输入点云的变换矩阵。所提出的生成神经网络通过维持数据分布和结构相似度，在GAN框架中训练。 ModelNet40和7Scene数据集的实验表明，所提出的算法实现了最先进的准确性和效率。值得注意的是，与基于最先进的对应的算法相比，我们的方法减少了注册错误（CD）的$ 2 \次数为$ 12 \倍运行时间。

成功的点云注册依赖于在强大的描述符上建立的准确对应关系。但是，现有的神经描述符要么利用旋转变化的主链，其性能在较大的旋转下下降，要么编码局部几何形状，而局部几何形状不太明显。为了解决这个问题，我们介绍Riga以学习由设计和全球了解的旋转不变的描述符。从稀疏局部区域的点对特征（PPF）中，旋转不变的局部几何形状被编码为几何描述符。随后，全球对3D结构和几何环境的认识都以旋转不变的方式合并。更具体地说，整个框架的3D结构首先由我们的全球PPF签名表示，从中学到了结构描述符，以帮助几何描述符感知本地区域以外的3D世界。然后将整个场景的几何上下文全局汇总到描述符中。最后，将稀疏区域的描述插值到密集的点描述符，从中提取对应关系进行注册。为了验证我们的方法，我们对对象和场景级数据进行了广泛的实验。在旋转较大的情况下，Riga就模型Net40的相对旋转误差而超过了最先进的方法8 \度，并将特征匹配的回忆提高了3DLOMATCH上的至少5个百分点。

信息科学的快速发展引起的“维度诅咒”在处理大数据集时可能会产生负面影响。在本文中，我们提出了Sparrow搜索算法（SSA）的一种变体，称为帐篷L \'evy飞行麻雀搜索算法（TFSSA），并使用它来选择包装模式中最佳的特征子集以进行分类。 SSA是最近提出的算法，尚未系统地应用于特征选择问题。通过CEC2020基准函数进行验证后，TFSSA用于选择最佳功能组合，以最大化分类精度并最大程度地减少所选功能的数量。将拟议的TFSSA与文献中的九种算法进行了比较。 9个评估指标用于正确评估和比较UCI存储库中21个数据集上这些算法的性能。此外，该方法应用于冠状病毒病（COVID-19）数据集，分别获得最佳的平均分类精度和特征选择的平均数量，为93.47％和2.1。实验结果证实了所提出的算法在提高分类准确性和减少与其他基于包装器的算法相比的选定特征数量方面的优势。