由于当前领先的 3D 检测器通常依赖于目标中心进行检测 [27, 28],因此本文进一步将 3D SED 块调整为 2D 密集编码器解码器(dense encoder-decoder) (DED) 块,从而将提取的稀疏特征扩展到目标中心。利用 SED 块和 DED 块,本文引入了一种名为 HEDNet 的分层编码器-解码器网络,用于点云中的 3D 目标检测。 HED...
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2. Transformer模型采用了编码器-解码器结构,而Swin Transformer模型只有编码器部分。 3. Swin Transformer模型采用了分层的注意力机制和局部窗口机制,能够处理大尺寸图像,而Transformer模型使用了全局注意力机制,因此增加了计算复杂度。 4. Transformer 模型的位置编码是绝对位置编码,且不随模型的训练而变化,Swin Transform...