为了处理海量数据,点云transformer通常采用局部注意力,这依赖于相对位置编码方法以获得最佳性能。然而,我们的观察结果表明,RPE的效率明显低下且复杂。作为一种更有效的替代方案,为点云transformer引入了条件位置编码(CPE),其中通过基于八叉树的深度卷积实现。我们认为这种替换是优雅的,因为RPE在点云变换器中的实现本质上...
Point Transformer V3: Simpler, Faster, Strongerarxiv.org/abs/2312.10035 摘要 本篇论文不是寻求注意力机制的新的创新,而是平衡点云处理中准确性和效率的trade-offs。借鉴3D large-scale表示学习,作者认识到模型性能更受规模scale的影响,而不是复杂设计。因此作者提出Point Transformer V3 (PTv3),优先考虑简单...
论文名称:Point Transformer V3: Simpler, Faster, Stronger 论文链接:https://arxiv.org/pdf/2312.10035.pdf 代码链接:https://github.com/Pointcept/PointTransformerV3 网络结构 Point TransformerV3(PTv3)如下所示。与上一代PTv2相比,PTv3在以下方面显示出优势:1.更强的性能。PTv3在各种室内和室外3D感知任务中...
在这项工作中,我们分析了 Point Transformer (PTv1) [1] 的局限性,并提出了一种新的优雅且强大的骨干网,名为 Point Transformer V2 (PTv2)。我们的 PTv2 通过一些新颖的设计改进了 PTv1,包括具有改进的位置编码的高级分组向量注意力,以及高效的基于分区的池化方案。 PTv1中的向量注意力层利用MLP作为权重编码,...
Point Transformer论文，由牛津大学、港中文(贾佳亚等)和Intel Labs联合提出，将自注意力网络引入3D点云处理领域，显著提升点云分类和语义分割任务性能。在S3DIS和ModelNet40数据集上，Point Transformer表现出色，超越了KPConv、InterpCNN等模型。论文的主要贡献在于设计了适用于点云任务的自注意力层，构建了...
Point Transformer PT2 则采用了向量注意力机制，这是一种对典型标量注意力机制的扩展。PT2 在神经注意力的基础上引入了改进版本，使用了局部注意力，基于 K 邻近计算。注意力计算映射函数包含两个线性层和 ReLU 非线性层的多层感知器（MLP）。位置嵌入（Position Encoding）的加入对于注意力生成分支和...
Transformer风格的CNN—Conv2Former 52:15 AI论文阅读:OCFormer—用于One-Class图像分类的Transformer 34:57 AI论文阅读:CVPR2018年自动驾驶WorkShop道路目标检测第二名—CFENet 57:21 AI论文:使用简单方法改进自注意力,进而提升CLIP性能语义分割性能—SCLIP 51:48 AI论文阅读:全面解读Chiness CLIP技术报告 56:07 AI...
Point Transformer是一种用于点云处理的深度学习模型,而Point Transformer2则是其改进版。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...
基于Point Transformer laye,我们构建了高性能的Point Transformer networks,用于点云的分类和密集预测。这些网络可以作为3D场景理解的一般骨干。 report extensive experiments over multiple domains and datasets。我们进行了controlled studies,以检查Point Transformer设计中的具体选择,并在多个具有高度竞争力的基准上设定了最...
作者分析了 Point Transformer 的局限性，并提出了 Point Transformer V2 模型，以克服先前工作的局限性。提出了组向量注意力和改进的位置编码，以及高效基于分区的池化方案。模型在具有挑战性的 3D 点云理解基准上取得最新性能，包括 ScanNet v2 和 S3DIS 上的点云分割以及 ModelNet40 上的点云分类。在...