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...
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 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Tr...
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...
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...
Transformer 是一种解码器结构,它包含三个主要模块,用于输入 (字) 嵌入、位置 (顺序) 编码和自我注意。自注意模块是核心组件,基于全局上下文为其输入特征生成精细化的注意力特征。 首先,self-attention 将输入的嵌入和位置编码的总和作为输入,通过训练好的线性层计算每个单词的查询、键和值三个向量。
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...
本发明涉及一种基于PointCloudTransformer的多尺度优化网络方法,本发明所述多尺度优化网络包括3部分,第1部分为采样层,对输入点云进行一个特征采样.第2部分为,多尺度优化结构,含有不同尺寸卷积的线性激活层.其中每个卷积层后面连接batchnorm和ReLU,对采样后的点使用不同卷积尺度的线性激活层进行复合特征提取,然后与原输...
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...