Point Transformer层中，注意力是局部的，因为它是在K邻近 (KNN) 计算得出的。 用于计算矢量注意力的映...
S3DIS，ModelNet40都复现不出来，gap还挺大的
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,因此您需要准备一个适合该模型的数据集。 3、实现模型。您可以使用深度学习框架(如PyTorch或...
Swin-Transformer ConvNeXt VGG Vision Transformer ConvNext BiFPN BlazeFace-FPN CenterNet-FPN CSP-PAN Custom-PAN FPN ES-PAN HRFPN LC-PAN TTF-FPN YOLO-FPN Smooth-L1 Detr Loss Fairmot Loss Fcos Loss GFocal Loss JDE Loss KeyPoint Loss SoloV2 Loss Focal Loss GIoU/DIoU/CIoU IoUAware SparseRCNN...
PaddleDetection是一个基于PaddlePaddle的目标检测端到端开发套件,在提供丰富的模型组件和测试基准的同时,注重端到端的产业落地应用,通过打造产业级特色模型|工具、建设产业应用范例等手段,帮助开发者实现数据准备、模型选型、模型训练、模型部署的全流程打通,快速进行落地应用。
进去非常厉害的语义分割模型都出自这个代码框架,比如,目前最好的模型(CVPR2024Oral Point Transformer V3)代码就来自于此。对前沿技术感兴趣的同学可以学习此代码。 支持数据集 ScanNet (here) ScanNet200 (here) S3DIS (here) ArkitScene SemanticKITTI (here) nuScenes (here) ModelNet40 (here) Structured3D (...
Point Transformer 用的是local vector attention，可以节省计算量。从整体上看像一个更深的PointNet++，...
Vision Transformer ConvNext BiFPN BlazeFace-FPN CenterNet-FPN CSP-PAN Custom-PAN FPN ES-PAN HRFPN LC-PAN TTF-FPN YOLO-FPN Smooth-L1 Detr Loss Fairmot Loss Fcos Loss GFocal Loss JDE Loss KeyPoint Loss SoloV2 Loss Focal Loss GIoU/DIoU/CIoU IoUAware SparseRCNN Loss SSD Loss YOLO Loss CT...
Vision Transformer ConvNext BiFPN BlazeFace-FPN CenterNet-FPN CSP-PAN Custom-PAN FPN ES-PAN HRFPN LC-PAN TTF-FPN YOLO-FPN Smooth-L1 Detr Loss Fairmot Loss Fcos Loss GFocal Loss JDE Loss KeyPoint Loss SoloV2 Loss Focal Loss GIoU/DIoU/CIoU IoUAware SparseRCNN Loss SSD Loss YOLO Loss CT...
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...