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...
Point Transformer 和 Point Cloud Transformer 都是针对点云数据的Transformer架构，可以用于点云的分类、...
Point Transformer基于自注意力网络实现网络模型的构建。通过设计针对点云的自注意力层，结合位置编码构建Tr...
p3former: Position-Guided Point Cloud Panoptic Segmentation Transformer p3former网络 3.5 配准(Registration) (1) 数据集 3DMatch:包含了关键点、点云配准、rgb-d重建数据。 (2) sota模型 gedi:学习一种对于尺度、旋转都不变的特征,点云按patch提取特征,相对于其局部参考系进行规范化,并通过对输入点的排列不变...
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...
论文下载链接:PCT: Point Cloud Transformer 不规则域和缺乏顺序使设计用于点云处理的深度神经网络具有挑战性。本文提出了一种用于点云学习的新颖框架Point Cloud Transformer(PCT)。 PCT基于Transformer,在自然语言处理方面取得了巨大成功,并在图像处理方面显示出巨大潜力。它本质上是permutation invariant,可以处理一系列点...
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...
Transformer 是一种解码器结构,它包含三个主要模块,用于输入 (字) 嵌入、位置 (顺序) 编码和自我注意。自注意模块是核心组件,基于全局上下文为其输入特征生成精细化的注意力特征。 首先,self-attention 将输入的嵌入和位置编码的总和作为输入,通过训练好的线性层计算每个单词的查询、键和值三个向量。
不规则的领域和缺乏排序使得设计用于点云处理的深度神经网络具有挑战性。本文提出了一个名为Point Cloud Transformer(PCT)的新型框架,用于点云学习。PCT以Transformer为基础,Transformer在自然语言处理中取得了巨大的成功,并在图像处理中显示出巨大的潜力。它在处理一连串的点时具有固有的互换不变性,使其非常适合于点云学...