Point Transformer V3(PTv3)没有像V2那样在注意力机制方面寻求创新,而是专注于保持点云背景下准确性和效率之间的平衡,如下所示与上一代Point Transformer V2相比,PTv3在以下方面显示出优势:更强的性能。PTv3在各种室内和室外3D感知任务中实现了最先进的结果。感受野较宽。得益于其简单高效,PTv3将感受野从16个点扩展
规模上的缺乏导致transformer上的速度,所以是利用牺牲效率来获取精确性,有限的效率阻碍了模型利用transformer的固有强度来扩展接受域范围的能力,所以性能下降。 模型启发: 跨越多个三维数据集的协同训练方法来解决有限的效率问题,即利用卷积。高效的卷积主干弥补了与point transformer相关的精度差距,但是不能应用到transformer...
CODE:https://github.com/Pointcept/PointTransformerV3 一、大体内容 Point Transformer V3(PTv3)没有像V2那样在注意力机制方面寻求创新,而是专注于保持点云背景下准确性和效率之间的平衡,如下所示与上一代Point Transformer V2相比,PTv3在以下方面显示出优势:更强的性能。PTv3在各种室内和室外3D感知任务中实现了最...
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 Block 的核心是上述的 Point Transformer Layer，前后的线性层采用残差连接。Transition down 下采样模块用于减小点云分辨率，聚合特征，通过最远点采样、KNN 获取领域点以及局部最大池化完成。Transition up 上采样模块用于恢复特征点数量，对于密集预测任务如点云分割至关重要。输出部分针对...
ShapeNet 数据集的分割任务: pIoU:部分平均交并比 资源消耗: 其他: 结论 我们提出了一种排列不变点云 Transformer,,它适用于不规则域的非结构化点云的学习。 实验表明,PCT 具有良好的语义特征学习能力,在形状分类、零件分割和法线估计等任务中均取得了较好的效果。
我们的 Point Transformer 设计改进了先前的跨领域和跨任务的工作。例如,在具有挑战性的大规模语义场景分割的 S3DIS 数据集上, Point Transformer 在 Area 5上的 mIoU 为 70.4%,比最强的先验模型高出 3.3 个绝对百分点,并首次超过了 70% 的mIoU 阈值。 图1 图1:Point Transformer 可以作为各种 3D 点云理解...
Point Transformer MindSpore Point Transformer 简介 环境配置 数据集简介以及下载 基于MindSpore的关键模块实现 Transformer TransitionDown TransitionUp 致谢 本仓库是基于MindSpore的Point-Transformer Zhao 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...
Transition Down和Transition Up，分别处理自注意力计算、下采样和上采样。在实验部分，Point Transformer在ModelNet40和ShapeNetPart等数据集上展示了优秀性能，特别是在S3DIS的室内场景中，其分割准确度达到了70 mIoU，超越了先前方法。然而，该方法仅在室内场景测试，室外场景的适应性尚待验证。
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：...