基于Point Transformer在多项任务中达到SOAT的背景下,本文工作分析了Point Transformer V1的缺陷并且提出了强大且高效的v2版本。首先第一个创新点是比向量注意力还要高效的组向量注意力(高效集中体现在参数量的降低),组向量注意力的优势具体是指作者用一个新颖的分组权重编码层来实现了一个有效的分组向量注意力。作者第二个创新点是
AdaViT]中提出了舍弃不重要Token的方法，PVT设计了分层结构和空间降维注意力（SRA），Swin-Transformer利用...
使用Point Transformer进行训练时，若optimizer.step()时间接近提取特征时间的两倍，可能的原因与解决方法如下：原因一：优化器选择不匹配。可能当前使用的优化器对模型参数更新效率不高，导致optimizer.step()时间较长。尝试调整优化器类型或学习率，选用Adam、SGD等其他优化器，或对学习率进行微调。原因二：...
Point-PN 相比于现有的 3D 网络,不含有复杂的局部算子,以极少的可学习参数量实现了优秀的 3D 性能。 我们构建 Point-PN 的步骤如下:首先,将 point-memory bank 替换为传统的可学习的分类头,如上图(A)所示;在 ModelNet40 的分类任务上,这一步将分类性能从 Point-NN 的 81.8% 提高到了 90.3%,且仅仅使用...
γ 函数是多层感知机 MLP，δ 是位置编码。φ、Ψ、α 是简单的线性变换，其参数通过学习获得。向量注意力与标量注意力的关键区别在于权重矩阵的形式和计算方法，向量注意力的权重矩阵是一个 N×D 的矩阵，与输入点云的特征矩阵尺寸相同，允许不同元素获得不同的权重。Point Transformer 层采用向量注意...
在处理2D视觉和音频模态的Transformer时,我们采用PointCLIP中无需学习参数的简单投影方式将每个3D坐标虚拟地投影到M个不同的视图上,以获得2D空间中的多样性的位置坐标信息,并且我们不实际生成多视图图像。同样地,对于1D语言模态的 Transformer,我们将3D坐标虚拟地投影到M条1D线上。通过方向向量与3D点坐标的点积来确定...
同时,与基于 transformer 和 mamba 的同类工作相比,PointRWKV 的参数减少了 13%,FLOP 减少了 42%,展示了 RWKV 在 3D 视觉任务中的潜力。3.1 3D点云分类 3.2 Few-shot分类 3.3 Part Segmentation 总结 在本文中,我们介绍了一种基于 RWKV 的新型点云学习架构 PointRWKV。PointRWKV 采用分层架构,通过对多尺度...
pcl_ros::transformPointCloud 函数的参数包括: target_frame(std::string):目标坐标系的名称,即点云数据将要被转换到的坐标系。 input(const sensor_msgs::PointCloud2&):输入的ROS点云消息,包含要转换的点云数据。 output(sensor_msgs::PointCloud2&):输出的ROS点云消息,用于存储转换后的点云数据。
在最新技术方面，如Window-Normalization处理不同密度的点云，Superpoint_transformer则以高效和低参数量实现卓越性能。Stratified-Transformer、RepSurf、Point Transformer V2、PointNext和ContrastBoundary等模型都在各自领域取得了突破。在目标检测和实例分割方面，Kitti、nuScenes、Apollo等数据集与CAGroup3D、3D-...