VoxFormer使用2D图像通过深度预测生成3DVoxel查询建议,然后根据这些建议从2D图像特征中进行可变形的交叉注意力查询。之后,它应用Mask自动编码器通过自注意力传播信息,并通过上采样网络细化体素以生成语义占用结果。 SurroundOcc从多视图和多尺度2D图像特征中执行3D BEV特征查询,向Transformer层添加3D卷积,并逐步对Voxel特征进...
SurroundOcc从多视图和多尺度2D图像特征中执行3D BEV特征查询,向Transformer层添加3D卷积,并逐步对Voxel特征进行上采样。当产生多级BEV特征时,其3D卷积网络可以将这些特征组合起来,以产生密集的空间占用。 2.3、二维和平面任务 除了2D/3D感知任务外,Transformer架构还用于其他任务,如预测、规划和决策。此外,最近的研究探索...
VoxFormer使用2D图像通过深度预测生成3DVoxel查询建议,然后根据这些建议从2D图像特征中进行可变形的交叉注意力查询。之后,它应用Mask自动编码器通过自注意力传播信息,并通过上采样网络细化体素以生成语义占用结果。 SurroundOcc从多视图和多尺度2D图像特征中执行3D BEV特征查询,向Transformer层添加3D卷积,并逐步对Voxel特征进...
Swin Transformer: Temporal Shift Module (TSM)[104]通过沿时间维度移动部分channels,促进了相邻帧之间的信息交换(图7(a))。与2D TSM类似,Liu等人提出了一个Shifted windows (Swin) Transformer[33],它利用沿空间维度的移位窗口来建模全局和边界特征。其中,采用分层结构进行空间减少和通道扩展,通过patch分区和patch合...
其中ConvBN包含2D卷积层(步长为1,3 × 3的核大小)和最大池化。操作数量可以大于1。当使用多个区块时,输出通道的数量逐渐增加,特征大小减半,最终与ViT中的区块嵌入维度相匹配。 脉冲Transformer 块脉冲 Transformer 块的结构包括脉冲自注意力(SSA)机制和脉冲MLP块,如图3所示。根据[28]的研究结果,作者在残差机制中的...
size(0)]: raise RuntimeError('The size of the 2D attn_mask is not correct.') elif attn_mask.dim() == 3: if list(attn_mask.size()) != [bsz * num_heads, query.size(0), key.size(0)]: raise RuntimeError('The size of the 3D attn_mask is not correct.') # 现在 atten_...
本文以统一的知识蒸馏方式重新考虑了掩码建模,并且展示了基于2D图像或自然语言预训练的基础Transformer模型如何通过训练作为跨模态教师的自编码器(ACT)来帮助无监督学习的3D表示学习。 本文首次证明了预训练的基础Transformer可以帮助3D表示学习,而无需访问任何2D、语言数据或3D下游标注。
因此作者开发了Transformer-M,一个基于Transformer的多功能分子模型,它在2D和3D分子表征学习中都表现良好。Transformer-M如图1所示,Transformer-M的主干网络是由标准的Transformer块组成的。作者开发了两个单独的通道来编码2D和3D结构信息。2D通道使用度编码、最短路径距离编码和从2D图结构中提取的边编码。最短路径距离...
众所周知的面部任务通常包括面部检测,面部识别,面部表情识别等,其主要使用2D RGB面部(通常包括一些纹理信息)作为输入; 3D扫描成像技术的出现为面部相关任务 - 3D面部开发了一条新的探索路线。与许多2D面部相关的任务介绍性文献/评论文章相比,3D面部的入门知识还不够好。本文将回顾和介绍三维人脸相关的基础知识,并总结...
为了弥补这一差距,一些现有的方法将领域知识转移到2D主流模型中。继[30]之后,3DETR[116]通过最远点采样和傅里叶位置嵌入将端到端模块扩展到3D目标检测,以用于object queries初始化。Group Free 3D DETR[117]应用了比[116]更具体和更强的结构。详细地说,当object queries时,它直接从提取的点云中选择一组候选...