复现代码: GitHub - MenghaoGuo/PCT: Jittor implementation of PCT:Point Cloud Transformergithub.com/MenghaoGuo/PCT 2021年的一篇CVPR 清华大学的工作 1、Motivation 点云数据:原始的点云数据在存储空间中的排列是无序的,不方便处理 Transformer: 该模块可以忽略点云数据排列的无序性,利用注意力机制进行特征...
【3D目标分类】PCT_Point Cloud Transformer 神马嘴脸 Transformer的改进,有两种方法 本文主要是记录一下自己看的Facebook之前提出的两种对于Transformer的代码改进。 适应性范围注意力下的Transformer模型这个模型是一个主要针对于Transformer中提出的Multihead Attention机… 废柴如我只...发表于NLP相关...打开...
本文探讨了Point Cloud Transformer（PCT）这一领域内的研究。PCT尝试将Transformer架构引入点云处理中，为点云分类、分割等任务提供新思路。整体架构包括四个级联的attention模块，这些模块将特征向量串联并通过全连接层（FC）获得最终的特征，这些特征将用于后续的分类或分割任务。本文提出了几种使用Transformer...
The 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 huge success in natural language ...
基于坐标的输入嵌入模块:在 Transformer 中,采用位置编码模块来表示自然语言中的语序。这样可以区分同一词在不同位置上的位置,反映词之间的位置关系。然而,点云并没有固定的顺序。在 PCT 中,我们将位置编码和输入嵌入到一个基于坐标的输入嵌入模块中。由于每个点都有代表其空间位置的独特坐标,因此它可以产生可区分的...
本文提出了一种新的点云学习框架PCT(Point Cloud Transformer)。Transformer在自然语言处理方面取得了巨大的成功,在图像处理方面显示出巨大的潜力。它在处理点序列时具有固有的置换不变性,非常适合点云学习。为了更好地捕获点云中的局部上下文,我们利用最远点采样和最近邻搜索来增强输入的嵌入(input embedding)。大量实验...
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...
Point Cloud Transformer Description Implementation of PCT(Point Cloud Transformer) in PyTorch. Abstract: The 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...
PCT: Point Cloud Transformer This is a Jittor implementation of PCT: Point Cloud Transformer. Paper link:https://arxiv.org/pdf/2012.09688.pdf News : 2021.3.31 : We try to add simple position embedding in each self-attention layer, we get a more stable training process and 93.3% (5 run ...
1）问题 将EdgeConv集成到基础版本的PointNet, 未使用任何特征转换.主要贡献 1、提出点云学习的新操作...