PCT基于transformer,而不是self-attention作为辅助模块,是一个更通用的框架,可以用于各种点云任务。 3.Transformer for Point Cloud Representation 在本节中将介绍如何将PCT学习到的点云表示应用于点云处理的各种任务,包括点云分类、部分分割和正态估计。然后,将详细介绍PCT的设计,首先介绍了一个naive版本的PCT,它将...
PVTransformer 5.PointGridTransformer系列 PointGridFormer 总结 前言 本文总结了PointCloudTransformer系列论文,主要包含:PointTransformer、VoxelTransformer、PillarTransformer、PointVoxelTransformer、PointGridTransformer,总计17篇论文,可作为科研、开发的参考资料。 1.PointTransformer系列 PointTransformer 题目:Point Transformer ...
Transformer 的所有操作都是并行的且顺序无关的。受 Transformer 在视觉和 NLP 任务上的成功启发,在传统 Transformer 原理的基础上提出了一种新的点云学习框架 PCT。PCT 的核心思想是利用 Transformer 固有的排列不变性,避免需要定义点云数据的顺序,并通过注意力机制进行特征学习。 排列不变性:指输入的顺序改变不会影...
使用 Transformer 作为优化神经网络的模块的趋势也越来越明显。 Wu 等人[30]提出了视觉变换器,将 Transformer 应用于视觉任务中来自特征图的基于标记的图像。最近,Dosovitskiy [7] 提出了一种基于 patch 编码和 Transformer 的图像识别网络 ViT,表明在足够的训练数据下,Transformer 提供了比传统卷积神经网络更好的性能...
然而,由于与稀疏卷积相比,point cloud transformers 的效率存在差距,因此 point cloud transformers 本身尚未完全受益于这种规模优势。这一发现塑造了本文工作的最初动机:用 scaling principle 的视角重新权衡 point transformers 的设计选择。本文认为模型性能受规模的影响比受复杂设计的影响更显着。
Point Transformers 包括 Point Transformer（PT1，PT2），以及清华大学团队推出的 Point Cloud Transformer（PCT），都是基于 Transformer 架构的点云学习框架。这些模型试图将成功应用于自然语言处理和图像领域的 Transformer 结构引入三维点云处理领域，展示出在标准 3D 基准测试中的最新技术成果。点云（Point...
面对无序且不规则的点云数据，设计深度神经网络的挑战。提出Point Cloud Transformer（PCT），基于Transformer架构，适用于点云学习。通过增强输入嵌入与自定义注意力机制，提升局部环境捕获能力。实验结果显示，PCT在形状分类、零件分割、语义分割及一般估计任务中表现优异。1.介绍 点云数据的无序性与不规则性...
在上述分析的推动下,我们提出了Point-BERT,一种用于学习点云Transformer的新方案。我们设想了两个基本组成部分。 - 1) 点标记化。通过基于dVAE[46]的点云重建,设计了一个点云标记器,点云可以根据学习到的词汇转换成离散的点标记;我们期望点标记应该意味着局部的几何模式,而学习到的词汇应该涵盖不同的几何模式,这...
point cloud processingTransformeThe irregular domain and lack of ordering make it challenging to design deep neural networks for point cloud processing. This paper presents a novel framework named Point Cloud Transformer (PCT) for point cloud learning. PCT is based on Transformer, which achieves ...
1.一种基于PointCloudTransformer的多尺度优化网络方法,以 PointCloudTransformer网络为基础,结合当前的网络结构,对原网络注意力机制部分进行 改造,其特征在于:该结构使用具体步骤如下: 步骤1,由于使用的pytorch框架进行训练,需要将特征维度提前才能进行卷积,所以将 ...