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CVPR2023最佳论文候选 | MAC: 基于极大团的3D配准

CVPR2023最佳论文候选 | MAC: 基于极大团的3D配准_第1张图片

本文作者：3D视觉工坊@Vallee | 来源：3D视觉工坊

GitHub代码：https://github.com/zhangxy0517/3D-Registration-with-Maximal-Cliques (暂未开源)

3D点云配准(PCR)是计算机视觉中的一个基本问题，其目的是寻找对齐点云对的最优位姿。本文提出了一种基于极大团(Maximal cliques, MAC)的3D配准方法，其关键思想是放宽先前的最大团(Maximum clique)约束，在图中挖掘更多的局部共识信息，以准确地生成位姿假设: 1)构建相容性图，表示初始对应之间的亲和关系；2)在图中搜索极大团，每个团代表一个共识集。然后，执行节点引导的团选择，其中每个节点对应于具有最大图权值的极大团；3)利用奇异值分解(SVD)算法对选取的团计算位姿变换假设，并利用最佳假设进行配准。在U3M, 3DMatch, 3DLoMatch和KITTI上的大量实验表明，MAC有效地提高了配准精度，优于各种最先进的方法，并提高了深度学习方法的性能。MAC结合深度学习方法在3

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