D3Feat代码解读

D3Feat 是一篇 CVPR 2020 的论文，提出了一种基于三维深度特征的点云配准方法。其代码开源在 GitHub 上，可以供研究者参考和使用。

代码主要分为训练和测试两部分。训练部分包括数据预处理、模型定义、损失函数定义和训练循环。测试部分包括数据预处理、模型加载、点云配准和结果可视化。

该方法的核心思想是将点云转换为三维深度特征，然后通过匹配两个点云的特征来进行配准。这与传统的基于特征描述子的点云配准方法不同，具有更好的鲁棒性和准确性。

值得一提的是，D3Feat 不需要手动选择关键点或者进行采样，可以处理不同密度和不同形状的点云数据。