核心思想：借鉴pointnet的方式将局部邻域信息融入匹配

整体pipeline：

一共分为三部分：1>是pointCN模块，将无序匹配对转换成有序不变矩阵

                             2>DiffPool和DiffUnpool

                             3>Order-Aware Filtering block（这里边的是MLP多层感知机）

网络的整体输入是匹配对坐标（x1,y1,x2,y2), 输出的是匹配的置信度（可以设置阈值，小于某个置信度的即为outlier）

 

1> pointcnn 模块

     该模块是直接使用的pointCN网络，输入是，表示两张图上的匹配对，

    然后构成一个无序的N*4的矩阵，通过学习置换不变形矩阵（其实就是聚类然后使用残差将原始数据转换到local坐标下然后进行sofmax分类）将年N*4矩阵转换成N*M的类别矩阵（N行可以理解为是N个样本，M列可以理解为M个类别，比如(0,0,0,0,0,1,…….)）,对每个样本分类之后其实即可解决分类顺序问题。

本文采用了500个类别，类别中心可以随机采取或者使用别的方法（具体需要看code）

 

2> Diff pooling layer

    然后输入到Diff pooling layer, 其实就是将，可以看到这一步其实是浓缩特征，生成的是M*D高纬度的特征，并且这个特征

    融合了不通类别之间的邻域信息，（可以试着推算一下M*D的每个元素是经过哪些数据得到）

通过：，其中P理解为置换不变形矩阵，可以看到P可消除，因此S变换也是置换不变的。

 

3>order-aware filtering block

    之后就是这个模块，其实是使用类似gnn的思想融合不同邻域之间的关系（完全cover pointcnn论文），得到高纬度的feature

 

4>diff unspooling layer

    由于我们的任务是需要为每个匹配样本生成匹配置信度，因此需要上采样，为了保证顺序一致性，这里使用，为了保证和原始样本的1-1关系，这里不需要重新计算s变换矩阵，直接使用2>中

得到的即可，至此完成了对每个匹配对的置信度的评估。

 

5>loss

    

其中第一项是交叉熵损失，0/1分布，正确匹配是1，错误匹配是0.

第二项是几何loss，