用卷积滤波器matlab代码3D点云分析中的深度学习：配准，对象检测和分段。 基于点云的论文调查 登记 判别性优化：点云注册的理论和应用，2017年 使用深度神经网络自动编码器进行本地化的3D点云注册，2017年。 彩色点云注册，2017年。 使用2个点+法线集快速注册点重叠小的点云，2017年。 密度自适应点集注册，2018年。 学习和匹配用于点云注册的多视图描述符，2018年。 3DFeat-Net：对点云注册的本地3D功能进行了弱监督。 点云注册的逆成分判别优化，2018年。 通过翻译搜索匹配旋转不变特征来进行高效的全球点云注册，2018年。 HGMR：适用于自适应3D注册的分层高斯混合，2018年。 使用混合混合物模型进行稳健的广义点云注册，2018年。 灵活的多线索测光点云注册的通用框架，2018年。 PointNetLK：使用PointNet进行点云注册，2019年。 SDRSAC：基于半定点的无对应鲁棒点云注册的随机方法，2019.， FilterReg：使用高斯滤波器和扭曲参数化的鲁棒高效的概率点集配准，2019， PointNetLK：使用PointNet进行的健壮高

TEASER ++：快速且可认证的3D注册 TEASER ++是使用C ++编写的具有Python和MATLAB绑定的快速且可靠的点云注册库。 关于 左：由生成的对应（绿线和红线分别表示根据地面真实情况的离群值和离群值对应）。右：由TEASER ++估算的对齐方式（绿色点表示由TEASER ++找到的像素）。 TEASER ++可以解决3D中两点云之间的刚体转换问题。即使输入的对应关系中有大量异常值，它也能很好地执行。有关概念的简短介绍，请我们的。有关更多信息，请参阅我们的论文： ， ，和 ， “TEASER：快速认证的点云登记”。 [cs，math]，2020年1月。（ ） 和 ，“具有极高异常值率的鲁棒配准的多项式时间解决方案”，《机器人技术：科学与系统》（RSS），2019年。（ ） 如果您发现此库有用或在您的项目中使用它，请引用： @article { Yang20

一个Mathlab算法，主要用来解决karmarkar 内点法

随着高分辨率3D扫描设备获取的大规模点采样几何的出现，开发有效的算法来处理这类具有大量几何细节和复杂拓扑的模型变得越来越重要。 作为预处理步骤，表面简化对于后续操作和几何处理非常重要，也是必需的。 基于自适应均值漂移聚类方案，提出了一种曲率感知的自适应重采样方法，用于点采样几何简化。 生成的采样点是非均匀分布的，并且可以以曲率感知的方式考虑局部几何特征，即在简化模型中，采样点在高曲率区域中密集，而在低曲率区域中稀疏。 所提出的方法已经实现并通过几个示例进行了演示。

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内部积分法 在MATLAB中实现内部点方法（我在线性优化课程[MTH305] [IIIT-Delhi]中的分配）。 此外，我们解决了以下线性问题： min 1'u + 1'v st. a'xi + b >= 1 - ui i=1..N a'yj + b <= -1 + vj j=1..M u >= 0 v >= 0 我们得到了： DB_Vecs.npy （用于训练的序列向量） DB_Labels.npy （对应的标签） Q_Vecs.npy （测试序列） 将它们转换为Matrix文件 。 我们Q_vecs list / numpy数组的形式提交结果（ Q_vecs标签）。 在这里，输出在Matrix文件。 参考 影片资源： 斯蒂芬·博伊德（Stephen Boyd），第18届会议，凸面优化（讨论

1.知识：JPS算法，JPS根据当前结点current的方向、并基于跳点的策略来扩展后继节点，遵循“两个定义、三个规则”。 2.资源：JPS算法的matlab代码 3.适合人群：JPS算法的初学者

scn2pointcloud_tool文档 该工具的目的是实现从CAD模型的格式（例如.obj / .off文件）到具有RGB和标签的点云格式的数据转换。 该工具的转换结果如下。 OBJ文件的可视化： 相应输出的可视化： 该工具是为SUNCG数据集设计的，并且基于SUNCG数据集的数据组织，因此，对于其他CAD模型数据集，该工具可能不完全兼容。 您可以查看此和以获取有关SUNCG数据集的更多详细信息。 该工具是从修改而来的，而是从GAPS修改而来的。 原始GAPS自述文件位于底部。 比比克斯 如果您发现此工具对您的研究有用，请考虑引用我们的。 @InProceedings{Liu_2017_ICCV, author = {Liu, Fangyu and Li, Shuaipeng and Zhang, Liqiang and Zhou, Chenghu and Ye, Rongt