文件名称：DARE:密度自适应点集配准
文件大小：1.38MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-23 15:40:10
python3 probabilistic point-cloud-registration Python
敢 该存储库包含密度自适应点集注册（DARE）方法的python实现。 如果没有密度调整，则该方法等效于多点集联合注册（JRMPC）[1]。 另外，提供了基于颜色的概率点集注册（CPPSR）[2]和基于特征的概率点集注册（FPPSR）[3]的实现，并且可以与密度适应一起运行。 脚本reg_demo.py在vps室外数据集的子采样版本上运行DARE。 此方法也作为pytorch实现包含在中。 出版物 可以在CVPR 2018论文中找到DARE方法的详细说明： F.JäremoLawin，M。Danelljan，FS Khan，体育。 Forssen和M.Felsberg，“密度自适应点集注册”，在IEEE计算机视觉和模式识别会议（CVPR）中，2018年 //arxiv.org/pdf/1804.01495.pdf @InProceedings{jaremo18a, author
【文件预览】：
DARE-master
----data()
--------tofData()
--------vps_out()
----src()
--------__init__.py(0B)
--------psreg.py(9KB)
--------shape_feature_extraction.py(2KB)
--------resampling.py(1KB)
--------data_loader.py(2KB)
--------color_feature_extraction.py(5KB)
--------pcl_utils()
--------point_cloud_plotting.py(1KB)
--------observation_weights.py(2KB)
----LICENSE(1KB)
----README.md(3KB)
----build_pybind_modules.sh(98B)
----reg_demo.py(3KB)