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射函数是具有两个线性层和ReLU非线性的MLP。 将可训练的位置编码添加到注意力和值矢量上，该位置编码使用应用于位置矢量差异的相同类型的不同MLP（两个线性层和一个ReLU）计算得出，然后将后两者相乘以生成输出。位置嵌入（Position
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 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...
Transformer 的所有操作都是并行的且顺序无关的。受 Transformer 在视觉和 NLP 任务上的成功启发,在传统 Transformer 原理的基础上提出了一种新的点云学习框架 PCT。PCT 的核心思想是利用 Transformer 固有的排列不变性,避免需要定义点云数据的顺序,并通过注意力机制进行特征学习。 排列不变性:指输入的顺序改变不会影...
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...
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...
本文提出了一种新的点云学习框架PCT(Point Cloud Transformer)。Transformer在自然语言处理方面取得了巨大的成功,在图像处理方面显示出巨大的潜力。它在处理点序列时具有固有的置换不变性,非常适合点云学习。为了更好地捕获点云中的局部上下文,我们利用最远点采样和最近邻搜索来增强输入的嵌入(input embedding)。大量实验...
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...
PST-Net(Point Cloud Sampling via Point-based Transformer)是一种利用基于点的自注意力机制进行点云采样的方法。以下是关于 PST-Net 的详细解释: 目标: PST-Net 的主要目标是提高点云采样的效率和准确性,通过引入自注意力机制来更好地捕捉点云中的全局和局部特征。 方法: PST-Net 采用了一种基于 Transformer ...