基于图论的点云数据关联方法，通过寻找最稠密的子图来寻找一致关联（内联）,通过投影梯度上升的方法保持低时间复杂度，在斯坦福兔子的嘈杂点与990个异常值关联和仅10个内部关联关联关联的实例中，该方法成功地在138毫秒内以100%的精度返回了8个内部关联。

代码已开源: https://mit-acl.github.io/clipper

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端到端训练提取激光点云特征. 效果不错.

深度学习在图像和点云融合方面的综述性文章，后续的工作准备用训练的方法替换融合中的模块，所以本周找了这篇文章进行阅读。(作者分别来自滑铁卢，中山，北航，文章本身的质量应该是可以保证的。)

基于视觉的线面特征融合方案

KITTI榜单第14名的方法

KITTI榜单第六名的方法

KITTI榜单第五名的方法

这个是kitti官网指向soft2方法的论文，不过这篇论文里并没有描述soft2方法，但是引用了soft2方法的一个正在投稿tro2021的论文(论文内容尚未公开)。