Transformer 已经在自然语言处理任务中取得了巨大的成功,并且在图像处理任务上也表现出了巨大的潜力。清华大学图形学实验室博士生国孟昊等成功将Transformer 推广到三维点云处理上,并在点云分类、点云部件分割和点云法向量估计任务上取得了state-of-the-art 的效果。 Transformer for Point Cloud 由于点云数据自身的不...
3、Transformer for Point Cloud Representation PCT架构的结构图如图1所示 图1 PCT架构的结构图 结构上很简单 1) 编码部分: 1) 使用Conv1d对每个点进行特征提取,文中将这一操作称为基础特征提取,对应于图中第一个黑色方块。 对应代码如下: self.conv1 = nn.Conv1d(3, 128, kernel_size=1, bias=False) se...
(ECCV2024论文解读,三维点云理解)GPSFormer: A Global Perception and Local Structure Fitting-based Transformer for Point Cloud Understanding 目录 摘要 1、引言 2、方法 2.1 背景 3.2 全局感知模块 2.3 局部结构拟合卷积 泰勒级数 局部结构拟合卷积 显式结构引入 2.4 GPSFormer 点云分类 部件分割任务 3、实验 ...
这个特征提取器被称为共享局部特征提取器(SLFE),可以为所有尺度的Patch提取具有几何感知的固定长度特征。 PointCT PointCT: Point Central Transformer Network for Weakly-supervised Point Cloud Semantic Segmentation 方法:本文提出了一种新颖而简单的方法,利用基于中心的注意机制和Transformer架构来解决点云分割中稀疏标...
因此，团队开发了一个名叫PCT（Point Cloud Transformer）的点云Transformer，成功实践了这一点。 网络结构整体分为三部分：输入嵌入、注意力层和分类分割。 输入嵌入部分的目的，是将点云从欧式空间xyz映射到128维空间。这里分为两种嵌入的方式，点嵌入和邻域嵌入，点嵌入负责单点信息，邻域嵌入则负责单点和邻域信息...
Self-positioning Point-based Transformer for Point Cloud Understanding 论文作者: Jinyoung Park1*, Sanghyeok Lee1∗ , Sihyeon Kim1 , Yunyang Xiong2 , Hyunwoo J. Kim1† 1Korea University, 2Meta Reality Labs 开源链接: https://github.com/mlv...
Deformable attention only focuses on a small group of key sample-points around the reference point and make itself be able to capture dynamically the local features of input feature map without considering the size of the feature map. Its introduction in
标题:Point Spatio-Temporal Transformer Networks for Point Cloud Video Modeling 作者:Hehe Fan, Yi Yang, Senior Member, IEEE and Mohan Kankanhalli, Fellow, IEEE 来源:TPAMI 2022 编译:林逸泰 审核:阮建源 王志勇 这是点云时空推送的第281篇推...
Contextual Relative Position Encoding Memory-efficient Implementation Stratified Transformer for 3D Point Cloud Segmentation 本文中的Stratified Transformer是基于Transformer的点云语义分割模型, 该模型由多个下采样层和Transformer模块组成,其中第一层的下采样层由Point Embedding模块替换。使用Point Embedding模块的目的在于...
标题:Point Tree Transformer for Point Cloud Registration 作者:Meiling Wang, Guangyan Chen, Yi Yang, Li Yuan, Yufeng Yue 文章链接:https://arxiv.org/abs/2406.17530 2.摘要 点云配准是计算机视觉和机器人学领域的一个基本任务。基于变换器的方法在这一领域最近的发展已经展示了增强的性能。然而,这些方法中...