Closed fuzhao123232 closed 1 year ago
适用。MAC的输入是匹配,因此对不同类型的点云是通用的,论文中我们也测试了模型数据库U3M。配准失败的原因可能是特征描述产生匹配的质量很低,也可能是参数设置不合理。
感谢作者的指教,已解决。作者的python代码中对final_trans的选择是计算了一个MAE分数,但是对我不适用,我将之替换为fitness(就是两点云的重叠面积),然后选择fitness最大的作为final_trans后,取得非常好的效果。只是很奇怪为什么会有这样的结果,还是说fitness比MAE更鲁棒?
感谢作者的指教,已解决。作者的python代码中对final_trans的选择是计算了一个MAE分数,但是对我不适用,我将之替换为fitness(就是两点云的重叠面积),然后选择fitness最大的作为final_trans后,取得非常好的效果。只是很奇怪为什么会有这样的结果,还是说fitness比MAE更鲁棒?
大佬,你的fitness是怎么算的,可否给个代码参考一下
我是把所有的pose都跑了open3d的icp配准,然后只迭代一次,不然会很慢,这样就很快,几乎没花什么时间,然后配准的结果里面有fitness和rmse两个指标
请问作者这个适合物体匹配吗,目前在我自己的数据集上测试效果不佳