deep global registration

通过引用和[3]，作者实施了基于3DMatch的pairwise registration实验来证明Deep Global Registration算法的有效性。Deep Global Registration（DGR）是一个基于correspondence的partial-to-partial registration通用框架，它采用了outlier filter策略来获取可靠的inliers，并使用SVD得到鲁棒的transformation。与Fast Global Registration（FGR）相比，DGR采用了流形学习Weighted Procrustes Robust Refinement过程进行滤波，并使用FCGF作为特征输入，而不是采用FPFH。

相关问题

什么是Deep Learning and the Global Workspace Theory

Deep Learning是一种机器学习算法，它模拟人类大脑的神经网络结构，通过多层次的神经元来学习和理解数据。而全局工作空间理论(Global Workspace Theory)则是一种认知科学理论，它认为人类的意识是由一个全局的工作空间来控制和整合的。这个工作空间可以被看作是一个大脑中的“黑板”，用于存储和处理信息，从而使我们能够进行高级思维和决策。

Deep windows

Deep Windows是一个由微软公司开发的开源操作系统项目，它旨在将深度学习技术融入传统的Windows操作系统的架构中。Deep Windows的理念是利用机器学习和人工智能技术来改进系统的安全、性能和用户体验。它希望通过自动化的方式来检测和应对潜在的安全威胁，比如恶意软件，以及提供更智能的系统管理。

具体来说，Deep Windows可能包括以下几个方面：

1. **智能安全防护**：系统可以实时学习行为模式，识别异常活动并自动阻止潜在的攻击。
2. **性能优化**：通过预测用户的行为，系统可以预先优化资源分配，提高响应速度。
3. **自适应更新**：能自动学习用户的偏好，推送更适合的系统更新和补丁。
4. **个性化体验**：利用AI调整界面和功能，为用户提供更个性化的使用环境。

然而，值得注意的是，Deep Windows仍处于研发阶段，目前还不是一个正式发布的操作系统版本。如果想了解更多关于其最新进展和技术细节，可能需要关注微软的官方公告和开发者社区的讨论。