2021年6月8日晚8点，CSIG-3DV学生论坛第四期“点云配准专题”在Skype线上召开，同时在虎牙直播平台进行同步直播。本次论坛共有两位讲者和一位主持老师，简介如下:

学生讲者一：Ao Sheng (敖晟 中山大学) 中山大学电子与通信工程学院二年级博士生。研究方向包括3D特征检测、描述以及点云配准，目前已在CVPR、PR等国际期刊和会议发表多篇论文。

学生讲者二：Xuyang Bai (白旭阳 香港科技大学) 香港科技大学计算机系在读博士生。导师为戴秋兰教授，研究方向包括点云配准，点云分割，图像局部描述子等，目前已在CVPR、ECCV等学术会议上发表论文。

主持人：Yinjie Lei (雷印杰 四川大学) 四川大学电子信息学院副院长、副教授、博士生导师。主要研究方向为机器学习与人工智能、计算机视觉、自然语言处理等。主持国家自然科学基金项目、军委科技委项目、国防科工局重点项目等一系列科研项目。近年来在IEEE TPAMI、TNNLS、TIP、PR、ICCV、ECCV、AAAI等国际知名期刊和国际顶级学术会议上发表论文40多篇，其中有两篇论文被ESI列为高被引论文。担任本领域多个国际会议的SPC/PC以及多个国际知名期刊的审稿人，是国家自然科学基金委评审专家，并在计算机视觉相关领域的国际学术竞赛中荣获冠军。分别于2016年和2018年入选四川省“千人计划”特聘专家以及四川省学术和技术带头人后备人选。

图1. 敖晟作报告

敖晟的报告题目为SpinNet:Learning a General Surface Descriptor for 3D Point Cloud Registration。在报告中，敖晟首先回顾点云配准的传统手工描述子和基于深度学习的描述子。在此基础上，敖晟介绍了一种新颖且简单的神经网络架构SpinNet，用来提取点云局部特征描述子。该描述子提取具有旋转不变性、高鉴别力以及强泛化性，可实现准确的点云配准。SpinNet主要由空间点变换模块（Spatial Point Transformer）和深度特征提取模块（Neural Feature Extractor）所构成。首先通过空间点模块对不规则的三维点云表面进行变换，在不丢失局部几何结构的前提下，去克服由于旋转带来的差异。随后利用深度特征提取模块中的点卷积层和三维圆柱卷积层（3D Cylindrical Convolutional Layers）为变换后的点云学习一种通用的、描述性强的特征描述子。

图2. 白旭阳作报告

白旭阳的报告题目为PointDSC:Robust Point Cloud Registration using Deep Spatial Consistency。 在报告中，白旭阳首先介绍了目前点云配准Outlier Rejection的传统方法和基于学习的方法。接着白旭阳详细介绍了这篇论文的方法：通过结合空间一致性和深度学习技术，把寻找内点问题转化成寻找匹配图上的最大簇的问题，有效提高了查找内点的正确率和速度，实现了对小重叠度点云的鲁棒配准。最后针对点云配准领域目前存在的挑战，白旭阳同学提出了几点看法和展望。

在两位同学完成报告后，主持人组织讲者与在线学生进行Q&A。

图3. 两位讲者的Q&A环节

问答部分：

问题1：基于深度学习的点云配准需要大数据集，能否用fewshot或自监督的方法做点云配准？

回答： 用自监督做点云配准或者局部描述子是比较有前景的。 目前其实已有方法用自监督来学习点云特征。不过该类任务学习到的点云特征主要用来做语义任务，比如语义分割，目标检测。但是在做点云配准时，我们的局部描述子不需要这么大的感受野。所以在设计网络结构时需要点云配准任务的特性，选择一些比较轻量级的模块来保证速度，同时还需要考虑局部描述子的感受野不能过大。所以自监督方法以及fewshot方法是行得通且比较有前景的。

问题2：点云配准在动态场景中会遇到多大的挑战呢？比如大量动态人流或车流的场景。

回答：在点云配准中我们会用到KITTI数据集，这个数据集当初提出来是用来做自动驾驶，本身就包含一些动态物体，但没有大量动态人流车流。包含大量人流车流的动态场景带来的问题是，整个场景时不满足唯一的一个刚体变化的。整个场景的主体比如道路，建筑物是满足一个刚体变换，而其他车辆、人分别满足其他的刚体变换。所以要看具体需求，如果对背景感兴趣，就可以仅对背景进行配准，把车、人流形成的匹配当作outlier。如果对车流、人流感兴趣，则可以先通过分割等方法找到车与车的对应，然后将问题化简为常见的点云配准。

问题3：如何提高自己的科研能力、学术水平?

回答：向身边比较优秀的人多交流和学习，多读一些论文，感兴趣的内容要多动手尝试。发邮件给一些国内外知名学者跟他们交流学习。

最后，雷印杰老师对此次活动进行了总结：在本次学生论坛中，两位讲者介绍了他们具有先进性和代表性的研究成果，给我们带来了深刻的启发。相信在大家的共同努力下点云配准领域会迎来新的突破，应用场景也会得到更大的开拓。本期“CSIG-3DV学生论坛”为三维视觉的研究人员加强交流，促进合作，提升对前沿技术的理解提供了良好契机。

本次会议录播将在虎牙直播官方账号发布，回放链接为：https://v.huya.com/play/519178885.html。

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活动参与方式：

1. 活动组织形式：每两周一期，周二晚8:00线上进行，每期1位老师主持人+2位学生讲者；
2. 软件平台：会议软件为Skype，同步直播软件为虎牙直播，网址：https://www.huya.com/24461705；
3. 欢迎相关领域老师和优秀硕博生推荐/自荐参与“3DV学生论坛”，秘书处联系方式（郭裕兰：yulan.guo@nudt.edu.cn，武玉伟：wuyuwei@bit.edu.cn，杨佳琪: jqyang@nwpu.edu.cn）

（撰稿：张世坤，审核：郭裕兰，武玉伟，杨佳琪）