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基于点云的位置识别检索相比于基于图像,仍然是一个没有被开发和解决的问题,它很庞大,因为从一个点云中提取出局部特征描述符并且能够再之后被编码到一个全局的描述符用于检索任务是很困难的。因此,在这篇文章中,结合最近比较成功的深度网络,提出了来解决基于点云的位置识别搜索。这个模型是现存的两个模型PointNet和NetVLAD的组合,可以进行端到端的训练并且能够从一个给定的3D点云中提取出全局的描述符来实

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