代码 point transformer init qkv、分组、坐标 位置编码p_r k - q + p_r mlp(k - q + p_r) softmax(mlp(k - q + p_r)) softmax(mlp(k - q + pos)) * (v + pos) 补充 理论 论文中使用的自注意力机制是vector self-attention,与寻常的自注意力机制不同之处在于q和k的处理操作转化为了...
具体代码逻辑如下：首先对qkv进行处理，然后进行分组处理。接着，应用坐标位置编码：p_rk - q + p_r。之后，使用mlp计算k - q + p_r的注意力图。接着，通过softmax函数对mlp后的注意力图进行归一化处理。同时，对mlp后的k - q + pos进行softmax处理，与经过位置编码后的v进行点乘运算，最终...
本仓库是基于MindSpore的Point-TransformerZhao et al实现, 主要包括在ModelNet40数据集上的分类任务以及ShapeNet数据集上的分割任务。 由于本文代码未开源,本仓库主要参考了其他非官方复现代码,例如qq456cvb, Point-Transformer, 等。在评价指标方面,选择非官方复现代码为基准进行分析对比。 Point Transformer 简介 作者借...
本仓库是基于MindSpore的Point-TransformerZhao et al实现, 主要包括在ModelNet40数据集上的分类任务以及ShapeNet数据集上的分割任务。 由于本文代码未开源,本仓库主要参考了其他非官方复现代码,例如qq456cvb, Point-Transformer, 等。在评价指标方面,选择非官方复现代码为基准进行分析对比。 Point Transformer 简介 作者借...
Point Transformer是一种基于Transformer的网络架构,专门用于处理点云数据。点云是计算机视觉中常用的数据表示形式,它由大量的点构成,每个点都包含位置信息和特征信息。传统的点云处理方法通常使用卷积神经网络,但其在处理点云中的不规则采样和变换等问题上存在一定的局限性。 Point Transformer通过引入自注意力机制来解决...
point-transformer代码-回复 如何使用pointtransformer进行目标检测? 目标检测是计算机视觉领域中的一个重要任务,它的目标是在图像或视频中准确地定位和识别特定类别的目标。近年来,随着深度学习的飞速发展,我们已经看到了许多基于深度学习的目标检测算法的出现。在深度学习框架中,目标检测问题通常是通过两个子任务来解决的:...
基于MindSpore的Point-Transformer是一个实现了三维点云处理任务的代码库，它在ModelNet40的分类和ShapeNet的分割任务上表现出色。代码库并未开源，而是主要参考了其他非官方的实现，如qq456cvb、Point-Transformer等。Point Transformer借鉴了Transformer模型在NLP领域的成功，将它应用于点云处理，通过Transformer、...
RETHINKING NETWORK DESIGN AND LOCAL GEOMETRY IN POINT CLOUD: A SIMPLE RESIDUAL MLP FRAMEWORK (论文解读+代码分析) PointMLP 论文解读 摘要 由于不规则和无序的数据结构,点云分析具有挑战性。为了捕获
· 本系列课程目标面向: 零基础人群:产品经理、IT从业者、企业家、高管、程序员、投资分析师、AI爱好者 · 本系列课程购买内容包括: - 20+课时的Transformer大模型架构视频讲解(已在LLM张老师主页合集中免费观看) - 12+课时的LLM手写实战及训练 - 2小时的特色python快速入门视频 假设你不具备任何机器学习知识、也...
如果您想复现Point Transformer2的代码,可以按照以下步骤进行: 1、了解Point Transformer2的模型架构和输入/输出格式。您可以通过阅读相关的论文或文档来了解这些信息。 2、准备数据集。Point Transformer2通常用于处理点云数据,因此您需要准备一个适合该模型的数据集。 3、实现模型。您可以使用深度学习框架(如PyTorch或...