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ZrrSkywalker / Point-NN

[CVPR 2023] Parameter is Not All You Need: Starting from Non-Parametric Networks for 3D Point Cloud Analysis
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点云配准-特征匹配时性能不稳定，受下采样随机性影响很大 #8

Open EntaoChen opened 1 year ago

EntaoChen commented 1 year ago

感谢您提出了这个非常具有启发性的新方法！作为一种无参的网络，它的特征提取能力具有非常大的潜力。 不过我在实验中遇到了一些问题，希望能请教一下： 我尝试将 Point-NN 用于点云配准任务，直接替换了 FPFH 算法测试它的空间特征描述能力，得到的结果非常不稳定，在好的情况下接近 FPFH 的结果，但由于下采样的随机性，对于不同的采样中心点，所提取的特征差别很大，在特征匹配过程中无法达到理想的结果。

ZrrSkywalker commented 1 year ago

您好，感谢对我们工作的关注！ 对于点云配准的任务我们不是很了解，也许可以尝试固定随机种子，去掉数据增强，减小下采样的比例，增大batch size 等方法，来增加Point-NN的稳定性。

shiyuulu commented 8 months ago

请问你找到比较好的将Point-NN应用于配准的解决方案了吗 @EntaoChen

EntaoChen commented 8 months ago

@shiyuulu 很抱歉，当时没有进一步探索。根据我的一些经验，如果是工程项目的话，还是尽量选择有监督学习的模型吧。祝好！

hawkinglai commented 8 months ago

你可以分享一下当时的demo代码吗，我对这个问题比较有兴趣

horizonfly99 commented 7 months ago

请问是否可以分享下关于将point-NN应用到点云配准当中的代码呢，我也比较感兴趣