Wir stellen PREDATOR vor, ein Modell zur Paarweisen Registrierung von Punktwolken mit tiefem Aufmerksamkeitsmechanismus für den Überlappungsbereich. Im Gegensatz zu vorherigen Ansätzen ist unser Modell speziell darauf ausgelegt, auch Punktwolkenpaare mit geringer Überlappung zu verarbeiten. Der zentrale Innovationspunkt ist ein Überlappungs-Aufmerksamkeitsblock, der einen frühen Informationsaustausch zwischen den latente Kodierungen der beiden Punktwolken ermöglicht. Auf diese Weise wird die anschließende Dekodierung der latente Darstellungen in punktweise Merkmale auf die jeweils andere Punktwolke bedingt, sodass das Modell nicht nur auffällige, sondern auch Punkte identifizieren kann, die tatsächlich im Überlappungsbereich zwischen den beiden Punktwolken liegen. Die Fähigkeit, sich auf für die Übereinstimmung relevante Punkte zu konzentrieren, verbessert die Leistung erheblich: PREDATOR steigert die Rate erfolgreicher Registrierungen in Szenarien mit geringer Überlappung um mehr als 20 % und erreicht zudem eine neue State-of-the-Art-Leistung beim 3DMatch-Benchmark mit einer Registrierungsrückgewinnungsrate von 89 %.