PlaneTR：通过Transformer实现场景中3D平面特征提取

PlaneTR：通过Transformer实现场景中3D平面特征提取

随着计算机视觉和机器学习的快速发展，越来越多的研究被投入到三维场景中的对象识别与分析上。而在这个过程中，准确地提取出场景中的3D平面特征对于后续任务的完成至关重要。本文将介绍一种基于Transformer的方法，称为PlaneTR，用于提取场景中的3D平面特征。

1. 问题背景和动机

在计算机视觉中，对于场景中的3D平面进行特征提取是许多应用的基础。例如，对于三维重建、室内导航、增强现实等任务，准确地获取场景中平面的信息十分重要。然而，传统的方法在处理复杂场景或者不规则平面时常常受到挑战。因此，我们需要一种能够自适应地处理各种场景的平面特征提取方法。

基于Transformer的模型已经在自然语言处理和计算机视觉中取得了巨大的成功。其通过注意力机制学习全局信息，具有较强的建模能力。因此，我们尝试将Transformer应用于场景中的3D平面特征提取，以期能够更好地捕捉并表示平面的特征。

2. 方法介绍

PlaneTR由多个Transformer模块组成，每个模块包含多头自注意力机制、前馈神经网络和残差连接。输入为场景中的点云数据，输出为点云上每个点对应的平面特征。

2.1 数据预处理

为了方便处理，我们首先将点云数据划分为规则的网格，并计算每个网格内点的法向量。这样做可以减少噪声干扰，提高特征提取的准确性。

2.2 Transformer模块

每个Transfo