请问如何训练点云配准的深度学习模型？

我用面结构光拍摄了一个雕塑不同视角的点云，想通过深度学习的模型将点云拼接起来，但是我没有点云之间两两对应的旋转平移关系，请问我该如何训练深度学习模型，或者说我该如何获取点云之间对应的旋转平移矩阵？

引自chatgpt：
在没有点云之间两两对应的旋转平移关系的情况下，你可以考虑使用无监督学习方法来训练深度学习模型，以实现点云拼接的任务。无监督学习是一种让模型从无标签数据中学习有用信息的方法，因此它适用于你当前的情况。

以下是一种可能的无监督学习方法：

1. 自编码器（Autoencoder）：
   自编码器是一种无监督学习模型，用于学习输入数据的压缩表示，并在此基础上重构原始数据。在你的情况下，你可以使用点云作为输入，并尝试将其压缩成一个低维的表示，然后再恢复为原始点云。自编码器的中间层可以视为点云的特征表示，其中可能包含了点云之间的某种结构信息。这个特征表示在一定程度上可能具有点云之间的对应关系。

2. 对比学习（Contrastive Learning）：
   对比学习是一种无监督学习方法，它通过将同一样本的不同视角或增强版本视为正样本，将不同样本视为负样本，来学习样本之间的相似性。在你的问题中，你可以将同一个雕塑在不同视角下的点云视为正样本对，不同雕塑的点云视为负样本对。通过对比学习，模型可以学习到在点云之间寻找共享特征的能力，从而实现点云拼接的任务。

3. 生成对抗网络（Generative Adversarial Network，GAN）：
   GAN是一种无监督学习模型，由生成器和判别器组成。生成器试图生成逼真的数据样本，而判别器试图区分真实数据和生成数据。在你的问题中，你可以让生成器尝试将点云拼接起来，而判别器则要区分拼接的点云与真实点云之间的差异。通过这种对抗学习的过程，生成器可以逐渐学习到点云之间的对应关系，从而实现点云拼接的目标。

无监督学习方法通常需要更多的样本和更长的训练时间来学习数据的内在结构。因此，在实施无监督学习之前，你可能需要确保你拥有足够多的点云样本和合适的计算资源。同时，这些方法可能需要调整和优化参数来适应你的具体问题。

关于获取点云之间对应的旋转平移矩阵，如果你没有直接提供这些信息，那么无监督学习方法将是一种可以尝试的途径。当模型学习到点云之间的对应关系后，你可以尝试从模型的中间层或特征表示中获取点云之间的相对关系。

不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话:

• 这个问题的回答你可以参考下: https://ask.csdn.net/questions/7692910
• 我还给你找了一篇非常好的博客，你可以看看是否有帮助，链接：一种基于十字交叉线的用于三维重建的激光雷达制作
• 您还可以看一下 金圣韬老师的数字图像处理实战课程中的 交通标志牌识别及基于光流的车速估计小节, 巩固相关知识点
  
• 除此之外, 这篇博客: 多传感器融合定位开源工程与论文中的 (37)<标定>利用直线和平面对应关系自动标定相机与三维激光雷达之间的外参 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:
  

  标题：Automatic Extrinsic Calibration of a Camera and a 3D LiDAR using Line and Plane Correspondences
  作者：Lipu Zhou, Zimo Li, and Michael Kaess
  来源：2018 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)

  泡泡机器人：
  

  https://mp.weixin.qq.com/s/xBBnqVFVbwJbB6VbKcpiNg
  摘要：
  本文中使用棋盘格标定板处理了相机与三维激光雷达之间的外参标定。与之前要求至少三个棋盘格标定板位置不同，我们的算法通过联合三维线和面对应关系将最少需要的棋盘格位置减少到1。

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