FastMAC 使用教程

FastMAC 使用教程

FastMAC Source code of CVPR 2024 paper 'FastMAC: Stochastic Spectral Sampling of Correspondence Graph' 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/FastMAC

1. 项目介绍

FastMAC（Fast Maximal Adjacency Cliques）是一个针对3D点云配准的开源项目。它基于MAC（Maximal Adjacency Cliques）方法，通过引入图信号处理技术，对配准过程中的对应图进行随机谱采样，从而在保持高注册成功率的同时，显著提高运算速度。FastMAC适用于室内和室外场景，并且在多个数据集上展示了其性能优势。

2. 项目快速启动

环境准备

在开始之前，请确保您的系统已经安装了以下依赖：

• Python 3.8.10
• PyTorch 1.12.0
• CUDA 11.3
• cuDNN 8302

您可以使用以下命令安装所需的Python包：

pip install -r requirements.txt

安装MAC

由于FastMAC是基于MAC方法，因此您需要先安装MAC。按照MAC官方教程安装完毕后，再继续下一步。

运行FastMAC

在KITTI数据集上运行FastMAC的命令如下：

python sota.py

在运行前，请确保在Config()函数中设置了正确的数据路径和文件名。ratio参数表示下采样比例，范围从0到1。根据您使用的描述符，您可能需要调整thresh参数。

对于3DMatch和3DLoMatch数据集，使用以下命令：

python 3dmatch.py

在Config()函数中设置正确的数据路径和描述符。name参数需要设置为"3dmatch"或"3dlomatch"，取决于您使用的数据集。

3. 应用案例和最佳实践

FastMAC已经在多个数据集上进行了测试，包括KITTI、3DMatch和3DLoMatch。以下是一些最佳实践：

• 对于KITTI数据集，使用FPFH描述符时，建议的下采样比例为20%，此时注册成功率保持在97.84%，旋转误差和翻译误差分别在0.415011度和8.64669厘米。
• 对于3DMatch数据集，使用FCGF描述符时，建议的下采样比例为50%，此时注册成功率为92.67%，旋转误差和翻译误差分别在1.99611度和6.46513厘米。

4. 典型生态项目

FastMAC是3D点云处理领域的一个典型项目，它与其他开源项目共同构成了一个生态系统。以下是一些与之相关的生态项目：

• MAC（Maximal Adjacency Cliques）：FastMAC的基础，用于3D点云配准。
• PointNet：一种流行的3D点云处理神经网络。
• Open3D：一个开源库，用于处理3D数据。

通过结合这些项目，开发者可以构建更加强大和完善的3D点云处理流程。

FastMAC Source code of CVPR 2024 paper 'FastMAC: Stochastic Spectral Sampling of Correspondence Graph' 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/FastMAC