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注的挑战。该方法通过在中心点和相邻点之间建立相互连接,利用多个邻域之间的全局特征,实现了直接在三维原始点云上进...
在相对位置编码方面:采用论文Rethinking and improving relative position encoding for vision transformer提出的相对位置编码方法付。 一、self-attention 假定第 t 个窗口有 kt 个点云,在这个窗口中执行的自注意力模块的 参数有: Nh 为自注意力机制的头数, Nd 为为每个头的维度,因此,特征维度为 Nc=Nh×Nd ,点...
(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 ...
PointConv[52]和KPConv[41]试图使用MLP或离散核点来模仿连续卷积核。Point Transformer[62]使用 "向量自我注意 "算子来聚集局部特征,并使用 "减法关系 "来生成注意权重,但它存在缺乏长程上下文和测试中各种扰动时不够稳健的问题。我们的工作是基于指向性的,并与Transformer密切相关,但有一个根本的区别:我们的工作克服...
论文阅读:Transformer for 3D Point Clouds 摘要 深度神经网络被广泛用于理解三维点云。在每一个点卷积层,特征从三维点的局部邻域计算出来,并结合起来进行后续处理,以提取语义信息。现有的方法在整个网络层中采用相同的单个点邻域,由固定的输入点坐标的相同度量定义。这种常见的做法很容易实现,但不一定是最佳的。理想...
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注的挑战。该方法通过在中心点和相邻点之间建立相互连接,利用多个邻域之间的全局特征,实现了直接在三维原始点云上进...
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...
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...
Equipped with the SWA and RA, we construct our neural architecture called PVT that integrates both modules into a joint framework for point cloud learning. Compared with previous Transformer-based and attention-based models, our method attains top accuracy of 94.0% on classification benchmark and ...
Ideally local patches should be different at different layers so as to adapt to the specific layer for efficient feature learning. One way to achieve this is to learn different transformations of the original point cloud at each layer, and then learn features from local patches defined on ...