ندرس مشكلة استخراج التوافق بين زوج من السحاب النقطية لغرض التسجيل. في ما يخص استرجاع التوافقيات، تستفيد الدراسات الحالية من مطابقة النقاط المميزة النادرة التي يتم اكتشافها من النقاط الكثيفة، لكنها غالبًا ما تواجه صعوبة في ضمان تكرار هذه النقاط. لمعالجة هذه المشكلة، نقدّم نموذج CoFiNet – الشبكة من الخشنة إلى الدقيقة – والتي تستخرج التوافقيات الهرمية من الخشنة إلى الدقيقة دون الحاجة إلى كشف النقاط المميزة. على المقياس الخشنة، وبتوجيه من خوارزمية توزيع أوزان، يتعلم نموذجنا أولاً مطابقة العقد المُقلّصة التي تملك نقاطًا مجاورة تتقاطع أكثر، مما يقلل بشكل كبير من مساحة البحث في المرحلة التالية. وعلى المقياس الأدق، يتم توسيع اقتراحات العقد تدريجيًا إلى مناطق (بَطَات) تتكون من مجموعات من النقاط مع المُميزات المرتبطة بها. ثم يتم تحسين التوافقيات النقطية من مناطق التداخل بين البَطات المتناظرة، باستخدام وحدة مطابقة قادرة على التعامل مع تغير كثافة النقاط حسب الكثافة. أظهرت التقييمات الواسعة لـ CoFiNet على معايير معيارية داخلية وخارجية أننا نتفوق على الأساليب الحالية. وبخاصة على معيار 3DLoMatch، حيث تتشارك السحاب النقطية في تداخل أقل، يتفوق CoFiNet بشكل ملحوظ على أفضل الطرق الحالية بنسبة لا تقل عن 5% في مقياس "مُتَابَعَة التسجيل"، مع استخدام ما لا يزيد عن ثلثي عدد المعاملات المستخدمة في هذه الطرق.