点云配准的主流深度学习算法

点云配准是指将多个点云数据集对齐的过程，主要用于三维重建、机器人导航、自动驾驶等领域。目前，深度学习在点云配准中也取得了一些重要的进展。以下是几种主流的深度学习算法：

1. PointNet系列：PointNet是一种基于神经网络的点云处理方法，通过对点云进行编码和特征提取，实现了点云的配准。PointNet++是PointNet的改进版，引入了层次化的结构，能够处理更复杂的点云数据。

2. DeepICP：DeepICP是一种基于深度学习的迭代最近点算法。它通过学习一个神经网络模型来预测点云之间的最近点对应关系，并利用这些对应关系进行配准。

3. DCP：DCP（Deep Closest Point）是一种基于深度学习的最近点算法。它通过学习一个神经网络模型来预测点云之间的最近点对应关系，并利用这些对应关系进行配准。与传统的ICP算法相比，DCP能够处理更大的点云数据集。

4. PRNet：PRNet（Point Registration Network）是一种基于深度学习的点云配准方法。它通过学习一个神经网络模型来预测点云之间的变换矩阵，从而实现点云的配准。