【摘 要】
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针对现有深度学习方法计算非刚性点云模型间稠密对应关系时精度不高，且算法泛化能力较差的问题，提出一种基于特征序列注意力机制的无监督三维点云模型对应关系计算新方法。首先使用特征提取模块提取输入点云模型对的特征；然后通过Transformer模块捕获自注意力和交叉注意力来学习共同上下文信息，并由对应关系预测模块生成软映射矩阵；最后重构模块根据得到的软映射矩阵重构点云模型，并利用无监督损失函数完成训练。在
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（42261067，61862039）；
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针对现有深度学习方法计算非刚性点云模型间稠密对应关系时精度不高，且算法泛化能力较差的问题，提出一种基于特征序列注意力机制的无监督三维点云模型对应关系计算新方法。首先使用特征提取模块提取输入点云模型对的特征；然后通过Transformer模块捕获自注意力和交叉注意力来学习共同上下文信息，并由对应关系预测模块生成软映射矩阵；最后重构模块根据得到的软映射矩阵重构点云模型，并利用无监督损失函数完成训练。在FAUST、SHREC’19和SMAL数据集上的实验结果表明，本算法的平均对应误差分别为5.1、5.8和5.4，均低于经典算法3D-CODED、Elementary Structures和CorrNet3D，尤其在非刚性变形程度较大的SHREC’19数据集上，平均对应误差分别比上述三种算法降低了2.3、1.8和1.1。本算法所计算的非刚性三维点云模型间对应关系准确率更高，且具有更强的泛化能力。
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