前面一篇文章介绍了Point Transformer V1,这一篇在其基础上进行改进,提出了强大且高效的Point Transformer V2模型,考虑到原先的效率问题,提出了组向量注意力并继承了可学习权重编码和多头注意力的优点,提出一种新的分组权重编码层的分组向量注意力,来提升模型效率;通过额外的位置编码乘法器来增强位置信息;设计了一套新颖...
一、大体内容 前面一篇文章介绍了Point Transformer,这一篇在其基础上进行改进,提出了强大且高效的Point Transformer V2模型,考虑到原先的效率问题,提出了组向量注意力并继承了可学习权重编码和多头注意力的优点,提出一种新的分组权重编码层的分组向量注意力,来提升模型效率;通过额外的位置编码乘法器来增强位置信息;设计...
point transformer则通过对点云局部计算attention的设计,很好的解决了这个问题。 2.ptv1(point transformer) ptv2(point transformer v2)是在ptv1基础进行的改进,所以需要先了解下ptv1(point transformer)的设计,再看ptv2的改进之处。 point transformer的主要贡献就是设计了一个Point Transformer Layer和设计了一个点...
Point Transformer V1 & V2 PTv2 mode2 (recommend) The original PTv2 was trained on 4 * RTX a6000 (48G memory). Even enabling AMP, the memory cost of the original PTv2 is slightly larger than 24G. Considering GPUs with 24G memory are much more accessible, I tuned the PTv2 on the lat...
Point Transformer V2 是一种深度学习模型,特别设计用于处理点云数据。点云数据通常由激光雷达(LiDAR)或其他3D传感器生成,由大量的三维点组成,每个点包含空间坐标和其他可能的属性(如颜色、强度等)。Point Transformer V2 通过引入自注意力机制和分组向量注意力(Grouped Vector Attention)等技术,旨在更有效地处理点云数据...
实验结果表明，Point Transformer V2 在几个具有挑战性的 3D 点云理解基准上均取得了最新的性能，包括 ScanNet v2 和 S3DIS 上的 3D 点云分割以及 ModelNet40 上的 3D 点云分类。Point Transformer V2 引入了组向量注意力，继承多头注意力和向量注意力的优点，通过位置编码乘子加强了位置信息，设计了...
总之,我们提出了Point Transformer V2,它从几个角度改进了Point Transformer [1]: • 我们提出了一种有效的分组向量注意力(GVA),具有新颖的权重编码层,可以实现注意力组内部和之间的有效信息交换。 • 我们引入了改进的位置编码方案,以更好地利用点云坐标,并进一步增强模型的空间推理能力。
3D Semantic SegmentationnuScenesPTv2mIoU82.6%# 1 Compare LIDAR Semantic SegmentationnuScenesPTv2test mIoU0.826# 2 Compare val mIoU0.802# 3 Compare 3D Semantic SegmentationS3DISPointTransformerV2mIoU (Area-5)71.6# 2 Compare Semantic SegmentationS3DIS Area5PTv2mIoU72.6# 14 ...
但是RNN对小长度序列的输入排序具有较好的鲁棒性,但很难扩展到数千个输入元素,而这是点集的常见大小,在后面可以看到fig.5fig.5中LSTMLSTM的效果挺不错的,我感觉用Transformer替代一下,可以得到更快的更好的训练效果。 第三个解决方法:f(x1,…,xn)≈g(h(x1),…,h(xn))f(x1,…,xn)≈g(h(x1),…,h...
该方法使用Point Transformer v2网络,首先利用网格编码模块提取可学习的局部结构关系,保留点云的几何拓扑结构;其次使用分组注意力实现多通道联合学习,降低特征的冗余度,提高计算的效率;最后构建了基于点的Transformer网络实现高精度森林树木三维点云语义分割,降低了对于先验知识的需求.使用地基激光扫描仪获取的加拿大和芬兰7...