点云注册是许多应用程序（例如本地化，映射，跟踪和重建）的基本任务。成功的注册依赖于提取鲁棒和歧视性的几何特征。现有的基于学习的方法需要高计算能力来同时处理大量原始点。尽管这些方法取得了令人信服的结果，但由于高计算成本，它们很难在现实情况下应用。在本文中，我们介绍了一个框架，该框架使用图形注意网络有效地从经济上提取密集的特征，以进行点云匹配和注册（DFGAT）。 DFGAT的检测器负责在大型原始数据集中找到高度可靠的关键点。 DFGAT的描述符将这些关键点与邻居相结合，以提取不变的密度特征，以准备匹配。图形注意力网络使用了丰富点云之间关系的注意机制。最后，我们将其视为最佳运输问题，并使用Sinkhorn算法找到正匹配和负面匹配。我们对KITTI数据集进行了彻底的测试，并评估了该方法的有效性。结果表明，与其他最先进的方法相比，使用有效紧凑的关键点选择和描述可以实现最佳性能匹配指标，并达到99.88％注册的最高成功率。

基于图形的大量系统的关键组成部分是能够检测轨迹中的环闭合以减少从探视法累积的漂移。大多数基于激光雷达的方法仅通过仅使用几何信息来实现此目标，而无视场景的语义。在这项工作中，我们介绍了Padloc，这是一种基于激光雷达的环路闭合检测和注册体系结构，其中包括共享的3D卷积特征提取主链，用于环路闭合检测的全局描述符，以及用于点云匹配和注册的新型变压器头。我们提出了多种方法，用于估计基于多样性指数的点匹配置信度。此外，为了提高前向后的一致性，我们建议使用两个共享匹配和注册头，并通过利用估计的相对转换必须相互倒数来交换其源和目标输入。此外，我们以新颖的损失函数的形式利用综合信息在培训期间，将匹配问题折叠为语义标签的分类任务，并作为实例标签的图形连接分配。我们在多个现实世界数据集上对PADLOC进行了广泛的评估，证明它可以实现最新的性能。我们的工作代码可在http://padloc.cs.uni-freiburg.de上公开获得。

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}.

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。

循环闭合检测是同时定位和映射（SLAM）系统的重要组成部分，这减少了随时间累积的漂移。多年来，已经提出了一些深入的学习方法来解决这项任务，但是与手工制作技术相比，他们的表现一直是SubPar，特别是在处理反向环的同时。在本文中，我们通过同时识别先前访问的位置并估计当前扫描与地图之间的6-DOF相对变换，有效地检测LIDAR点云中的LINAS点云中的环闭环的新颖LCDNET。 LCDNET由共享编码器组成，一个地方识别头提取全局描述符，以及估计两个点云之间的变换的相对姿势头。我们基于不平衡的最佳运输理论介绍一种新颖的相对姿势，我们以可分散的方式实现，以便实现端到端训练。在多个现实世界自主驾驶数据集中的LCDNET广泛评估表明我们的方法优于最先进的环路闭合检测和点云登记技术，特别是在处理反向环的同时。此外，我们将所提出的循环闭合检测方法集成到LIDAR SLAM库中，以提供完整的映射系统，并在看不见的城市中使用不同的传感器设置展示泛化能力。

特征提取和匹配是许多计算机视觉任务的基本部分，例如2D或3D对象检测，识别和注册。众所周知，2D功能提取和匹配已经取得了巨大的成功。不幸的是，在3D领域，由于描述性和效率低下，目前的方法无法支持3D激光雷达传感器在视觉任务中的广泛应用。为了解决此限制，我们提出了一种新颖的3D特征表示方法：3D激光点云的线性关键点表示，称为link3d。 Link3D的新颖性在于它完全考虑了LiDar Point Cloud的特征（例如稀疏性，场景的复杂性），并用其强大的邻居键盘来表示当前关键点，从而对当前关键点的描述提供了强烈的约束。提出的链接3D已在两个公共数据集（即Kitti，Steven VLP16）上进行了评估，实验结果表明，我们的方法在匹配性能方面的最先进表现都大大优于最先进的方法。更重要的是，Link3D显示出出色的实时性能（基于LIDAR的频率10 Hz）。 Link3D平均仅需32毫秒即可从64射线激光束收集的点云中提取功能，并且仅需大约8毫秒即可匹配两次LIDAR扫描，当时用Intel Core i7 @2.2 GHz处理器执行笔记本。此外，我们的方法可以广泛扩展到各种3D视觉应用。在本文中，我们已将Link3D应用于3D注册，LiDAR ODOMETIRE和放置识别任务，并与最先进的方法相比实现了竞争成果。

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。

电线杆和建筑物边缘经常是城市道路上可观察到的对象，为各种计算机视觉任务提供了可靠的提示。为了重复提取它们作为特征并在离散激光镜头框架之间进行注册，我们提出了第一个基于学习的功能分割和LIDAR点云中3D线的描述模型。为了训练我们的模型，而无需耗时和乏味的数据标记过程，我们首先生成了目标线基本外观的合成原始图，并构建一个迭代线自动标记的过程，以逐步完善真实激光扫描的线路标签。我们的分割模型可以在任意规模的扰动下提取线，我们使用共享的EDGECONV编码层共同训练两个分割和描述符头。基于模型，我们可以在没有初始转换提示的情况下构建一个高度可用的全局注册模块，用于点云注册。实验表明，我们基于线的注册方法对基于最先进的方法的方法具有很高的竞争力。我们的代码可在https://github.com/zxrzju/superline3d.git上找到。

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。

This paper introduces SuperGlue, a neural network that matches two sets of local features by jointly finding correspondences and rejecting non-matchable points. Assignments are estimated by solving a differentiable optimal transport problem, whose costs are predicted by a graph neural network. We introduce a flexible context aggregation mechanism based on attention, enabling SuperGlue to reason about the underlying 3D scene and feature assignments jointly. Compared to traditional, hand-designed heuristics, our technique learns priors over geometric transformations and regularities of the 3D world through end-to-end training from image pairs. SuperGlue outperforms other learned approaches and achieves state-of-the-art results on the task of pose estimation in challenging real-world indoor and outdoor environments. The proposed method performs matching in real-time on a modern GPU and can be readily integrated into modern SfM or SLAM systems. The code and trained weights are publicly available at github.com/magicleap/SuperGluePretrainedNetwork.

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。

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。

自主导航的同时本地化和映射（SLAM）框架依赖于强大的数据关联来识别循环封闭以进行后端轨迹优化。对于配备了多层回声器（MBE）的自动水下车辆（AUV），由于海床中可识别的地标的稀缺性，数据关联尤其具有挑战性MBE数据的低分辨率特征。循环封闭检测的深度学习解决方案已显示出来自更结构化环境的数据的出色性能。但是，它们转移到海底领域并不是直接的，并且由于缺乏测深的数据集而阻碍了移植它们的努力。因此，在本文中，我们提出了一种神经网络体系结构，旨在展示将这种技术适应测深数据中对应匹配的潜力。我们从AUV任务中训练我们的框架，并评估其在循环闭合检测任务和粗点云对齐任务上的性能。最后，我们在更传统的方法上展示了其潜力，并释放其实现和所使用的数据集。

在本文中，我们建议超越建立的基于视觉的本地化方法，该方法依赖于查询图像和3D点云之间的视觉描述符匹配。尽管通过视觉描述符匹配关键点使本地化高度准确，但它具有重大的存储需求，提出了隐私问题，并需要长期对描述符进行更新。为了优雅地应对大规模定位的实用挑战，我们提出了Gomatch，这是基于视觉的匹配的替代方法，仅依靠几何信息来匹配图像键点与地图的匹配，这是轴承矢量集。我们的新型轴承矢量表示3D点，可显着缓解基于几何的匹配中的跨模式挑战，这阻止了先前的工作在现实环境中解决本地化。凭借额外的仔细建筑设计，Gomatch在先前的基于几何的匹配工作中改善了（1067m，95.7升）和（1.43m，34.7摄氏度），平均中位数姿势错误，同时需要7个尺寸，同时需要7片。与最佳基于视觉的匹配方法相比，几乎1.5/1.7％的存储容量。这证实了其对现实世界本地化的潜力和可行性，并为不需要存储视觉描述符的城市规模的视觉定位方法打开了未来努力的大门。

配对点云之间的低空区域使被捕获的特征非常自信，导致尖端模型以质量较差的云登记。除了传统的智慧之外，我们还提出了一个有趣的问题：是否有可能在两个低重叠点云之间利用中间却又错位的图像来增强尖端注册模型的性能？为了回答它，我们提出了一个被称为Imlovenet的低重叠点云对的未对准图像支持的注册网络。 Imlovenet首先学习跨不同模态的三重深特征，然后将这些特征导出到两个阶段分类器中，以逐步获得两个点云之间的高信心重叠区域。因此，软对应关系在预测的重叠区域中得到了很好的确定，从而导致了准确的刚性转换。 Imlovenet易于实现，但有效，因为1）未对准的图像为两个低重叠点云提供了更清晰的重叠信息，以更好地定位重叠零件； 2）它包含某些几何知识，以提取更好的深度特征； 3）它不需要成像设备的外部参数，相对于3D点云的参考框架。对各种基准的广泛定性和定量评估证明了我们的iMlovenet比最新方法的有效性和优越性。

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。

在本文中，我们提出了一个新颖的基于本地描述符的框架，称您仅假设一次（Yoho），以注册两个未对齐的点云。与大多数依赖脆弱的局部参考框架获得旋转不变性的现有局部描述符相反，拟议的描述符通过群体epoivariant特征学习的最新技术实现了旋转不变性，这为点密度和噪声带来了更大的鲁棒性。同时，Yoho中的描述符也有一个旋转模棱两可的部分，这使我们能够从仅一个对应假设估算注册。这样的属性减少了可行变换的搜索空间，因此大大提高了Yoho的准确性和效率。广泛的实验表明，Yoho在四个广泛使用的数据集（3DMATCH/3DLOMATCH数据集，ETH数据集和WHU-TLS数据集）上实现了卓越的性能。更多详细信息在我们的项目页面中显示：https：//hpwang-whu.github.io/yoho/。

Point cloud learning has lately attracted increasing attention due to its wide applications in many areas, such as computer vision, autonomous driving, and robotics. As a dominating technique in AI, deep learning has been successfully used to solve various 2D vision problems. However, deep learning on point clouds is still in its infancy due to the unique challenges faced by the processing of point clouds with deep neural networks. Recently, deep learning on point clouds has become even thriving, with numerous methods being proposed to address different problems in this area. To stimulate future research, this paper presents a comprehensive review of recent progress in deep learning methods for point clouds. It covers three major tasks, including 3D shape classification, 3D object detection and tracking, and 3D point cloud segmentation. It also presents comparative results on several publicly available datasets, together with insightful observations and inspiring future research directions.

由直觉的激励，即在相应的3D点云中定位2D图像的关键步骤正在建立它们之间的2d-3d对应关系，我们提出了第一个基于特征的密度通信框架，以解决图像到点云注册问题，称为Corri2p，由三个模块组成，即特征嵌入，对称重叠区域检测和通过已建立的对应关系构成估计。具体而言，给定一对2D图像和3D点云，我们首先将它们转换为高维特征空间，并将结果特征馈入对称重叠区域检测器，以确定图像和点云相互重叠的区域。然后，我们使用重叠区域的功能在RANSAC内运行EPNP之前以估算相机的姿势，以建立2D-3D对应关系。 Kitti和Nuscenes数据集的实验结果表明，我们的Corri2p优于最先进的图像到点云注册方法。我们将公开提供代码。

尽管提取了通过手工制作和基于学习的描述符实现的本地特征的进步，但它们仍然受到不符合非刚性转换的不变性的限制。在本文中，我们提出了一种计算来自静止图像的特征的新方法，该特征对于非刚性变形稳健，以避免匹配可变形表面和物体的问题。我们的变形感知当地描述符，命名优惠，利用极性采样和空间变压器翘曲，以提供旋转，尺度和图像变形的不变性。我们通过将等距非刚性变形应用于模拟环境中的对象作为指导来提供高度辨别的本地特征来培训模型架构端到端。该实验表明，我们的方法优于静止图像中的实际和现实合成可变形对象的不同数据集中的最先进的手工制作，基于学习的图像和RGB-D描述符。描述符的源代码和培训模型在https://www.verlab.dcc.ufmg.br/descriptors/neUrips2021上公开可用。