本稿では、現実世界の3Dスキャン間のペアワイズ登録を実現する微分可能なフレームワーク「Deep Global Registration」を提案する。本手法は、対応関係の信頼度を予測する6次元畳み込みネットワーク、閉形式での姿勢推定に用いる微分可能な重み付きプロクラステス（Weighted Procrustes）アルゴリズム、および姿勢の微調整に用いるロバストな勾配ベースのSE(3)最適化器の3つのモジュールから構成されている。実験により、学習ベースおよび従来の古典的手法を含む最先端手法と比較して、実世界データ上で本手法が優れた性能を発揮することが示された。