Transformer在点云学习领域的应用及实现

最新推荐文章于 2025-01-12 15:50:46 发布
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本文介绍了Transformer模型如何应用于点云学习，包括点云数据和Transformer模型的基础知识，以及在点云分类和分割任务中的应用示例。

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Transformer在点云学习领域的应用及实现

随着人工智能技术的不断发展，Transformer模型作为一种强大的序列建模方法，逐渐在各个领域得到广泛应用。其中，在点云学习领域，Transformer的应用正在取得令人瞩目的进展。本文将介绍Transformer是如何进军点云学习领域的，并通过编程示例加以说明。

一、点云数据简介
点云是由大量离散的三维点组成的数据形式，常见于计算机视觉和图形学领域。点云数据能够准确地捕捉物体的几何形状和表面信息，因此在三维物体识别、分割和重建等任务中具有重要的应用价值。

二、Transformer模型简介
Transformer是由Google提出的一种基于自注意力机制的神经网络模型。与传统的循环神经网络和卷积神经网络相比，Transformer能够捕捉长距离的依赖关系，具有较好的并行计算性能，因此在处理长序列数据时表现优异。

在Transformer模型中，它由多个编码器和解码器组成，每个编码器和解码器均由多头自注意力机制和前馈神经网络组成。在自注意力机制中，模型能够学习输入序列中各个位置之间的关系，从而更好地进行建模和推理。

三、Transformer在点云学习中的应用
由于点云数据的特殊性，传统的卷积神经网络在处理点云数据时存在一些局限性。而Transformer模型由于其并行计算能力和对长距离依赖关系的建模能力，逐渐成为点云学习领域的研究热点。

  1. 点云分类
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Transformer在点云学习领域的应用
YOLO_CODE的博客
09-13 316
例如，Point Transformer++将点云分割成不同的局部区域，并使用局部和全局的Transformer模块来提取特征。点云学习领域是其中之一，点云数据表示了三维空间中的对象形状和结构，如何有效地处理和分析点云数据是一个重要的挑战。通过将点云转换为张量表示，并利用Transformer模型提取点云的特征，可以应用于点云分类、分割、生成等任务。随着进一步的研究和改进，点云Transformer模型有望在未来的点云分析和三维场景理解中发挥更重要的作用。Transformer在点云学习领域的应用。
最新 | 2023中科院3D点云 Transformer ！
3D视觉工坊
09-18 736
作者：HT | 来源：3D视觉工坊在公众号「3D视觉工坊」后台，回复「原论文」即可获取论文pdf。添加微信：dddvisiona，备注：3D点云，拉你入群。文末附行业细分群。一、笔者个人体会文章的主要动机是解决点云数据处理中的挑战性问题。点云数据具有复杂的非欧几里德结构，包含了全局和局部的几何信息，而现有的方法在提取点云的复杂几何结构以进行分类任务时存在局限。因此，作者的动机是提出一种新的方法，...
麻省理工！FlatFormer: 一种高效的点云Transformer
CV_Autobot的博客
02-25 1407
作者| 汽车人 编辑| 自动驾驶之心原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/607958769?点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取点击进入→自动驾驶之心技术交流群后台回复【领域综述】获取自动驾驶全栈近80篇综述论文！论文：https://arxiv.org/pdf/2301.08739.pdf作者单位：麻省理工学院 上海交通大学 清...
Transformer在3D点云中的应用综述（检测/跟踪/分割/降噪/补全）
abcwsp的博客
10-20 4253
Transformer 一直是自然语言处理 (NLP) 和计算机视觉 (CV) 的核心。NLP 和 CV 的巨大成功激发了研究者对 Transformer 在点云处理中的使用的探索。但是，Transformer如何应对点云的不规则性和无序性？Transformer 对不同的 3D 表示（例如点云或体素）的适用性如何？Transformer 对各种 3D 处理任务的能力如何？到目前为止，还没有对这些问题的研究进行系统的调查。论文全面概述了用于 3D 点云分析的 Transformer算法。
最强性能的点云配准算法，将Transformer融入点云配准
techflowai的博客
08-18 1409
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，这些方法中使用的标准注意力机制通常整合了许多低相关性点，因此在优先考虑其注意力权重在稀疏但有意义的点上存在困难。这种低效率导致了有限的局部结构建模能力和二次计算复杂性。为了克服这些限制，我们提出了点树变换器（PTT），这是一种新颖的基于变换器的点云配准方法，它在保持线性计算复杂性的同时高效地提取全面的局部和全局特征。
【点云处理】PointTransformerV1、V2、V3
最新发布
1900的博客
01-12 2908
对于分类任务，不包含上采样部分，在经过四次下采样，将点云分辨率减小到N/256之后，直接执行全局平均池化，得到一个长度为512的向量，这就是经过之前point transformer block和transition down之后提取到的点云全局特征向量，最终将这个特征向量输入到最后的MLP中，输出分类标签。假设V代表n个点，每个点xyz坐标，所以3列n行，注意力权重为nxn，那么在计算的时候就会发现，权重值是直接乘以每一个点的（就是说点向量的三个通道没有区别，直接乘以一个权重值）。
点云分割-基于Pytorch实现Point-Transformer用于ShapeNet数据集点云分割-优质项目实战-训练.zip
10-16
在本项目中，开发者致力于实现Point-Transformer模型，并将其应用于ShapeNet数据集进行点云分割。项目实战训练部分着重于模型的训练过程，包括数据预处理、模型搭建、损失函数选择、优化器配置、迭代训练、验证与...
Transformer是如何进军点云学习领域的？
3D视觉工坊
12-05 733
点击进入—>3D视觉工坊学习交流群0.笔者个人体会：这个工作来自于牛津大学、香港大学、香港中文大学和Intel Labs，发表于ICCV2021。我们知道，Transformer在近两年来于各个领域内大放异彩。其最开始是自然语言处理领域的一个强有力的工具。后来，在图像处理领域，Transformer由于其可以感知远距离的像素，从而学习到更全面的特征表示。并且这项工具已经被应用在多个二维图像处...
Transformer用到3D点云分割
luoganttcc的博客
11-30 541
文章链接 git代码 来自清华计算机系的团队，开发出了一个全新的PCT网络，相比于目前主流的点云分割模型PointNet，不仅参数量减少，准确度还从89.2%提升到了93.2%。
PCT: Point Cloud Transformer
myl1992的专栏
06-27 4417
PCT是基于Transformer的，它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，因此非常适合点云学习。为了更好地捕获点云中的局部上下文，我们通过支持最远点采样和最近邻搜索来增强输入嵌入。......
IROS 2021 | PTT：把Transformer应用到3D点云目标跟踪任务
阿木寺的博客
12-30 2818
点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达PTT: Point-Track-Transformer Module for 3D Single Object Tra...
Transformer在点云上的应用
碧落的博客
12-24 2096
快速浏览了这两篇文章，方法都比较简单，一些思想都在前面的工作中或多或少都出现过。值不值的读，能不能中不好说。第二篇文章的方法还是很涨点的。 1 PCT: Point Cloud Transformer 2 Point Transformer ...
点云语义分割：论文阅读简记 -Spatial Transformer Point Convolution
碧落的博客
10-26 642
点云语义分割：Spatial Transformer Point Convolution论文阅读 你好！ 这是你第一次使用 Markdown编辑器 所展示的欢迎页。如果你想学习如何使用Markdown编辑器, 可以仔细阅读这篇文章，了解一下Markdown的基本语法知识。 新的改变 我们对Markdown编辑器进行了一些功能拓展与语法支持，除了标准的Markdown编辑器功能，我们增加了如下几点新功能，帮助你用它写博客： 全新的界面设计 ，将会带来全新的写作体验； 在创作中心设置你喜爱的代码高亮样式，M
点云检测之Point Transformer
Blabala的博客
05-24 2453
Point Transformer这篇论文与上一篇清华大学团队发表的之间仅相隔一天 ，较早些时候德国也有一个团队也发表了一篇同名的论文。从这几篇论文开始可以算作Transformer正式入驻3D物体检测领域。
Point-BERT：一种基于Transformer架构的点云深度网络
12-24 4771
引入基于掩码预测的BERT架构[3]，实现对点云弱监督条件下的特征训练，是解决上述问题的一个重要的思路。Point-BERT将点云的局部邻域视为一个点云词汇，对应一个Token。尤其在OpenAI的GPT模型获得了突破性成果后，一系列的点云深度学习研究开始向相同的技术方向靠拢，即基于Transformer架构的深度网络模型。早期利用Transformer架构的点云深度网络[2]，虽然采用了注意力机制来设计实现，但是受限于三维数据的标定，并未发挥出其在语言和视觉领域的性能。
首篇Transformer在3D点云中的应用综述（检测/跟踪/分割/降噪/补全）
limingmin2020的博客
10-21 2269
论文全面概述了用于 3D 点云分析的 Transformer算法。1.Transformer 结构的理论及其在 2D/3D 领域的应用。2.提出了三种不同的分类法（即基于实现、数据表示和任务），从多个角度对当前基于 Transformer 的方法进行分类。3.论文展示了 3D 中self-attention机制的变体和改进的相关结果。5.对各种基于 Transformer 的分类、分割和目标检测方法进行了全面比较。6.提出了三个潜在的研究方向，为3D Transformer 的发展提供有益参考。
基于深度学习方法的点云算法4——PCT: Point Cloud Transformer（点云分类分割）
zhazhaqiangdedad的博客
06-12 5087
不规则域和缺乏有序性使得设计用于点云处理的深层神经网络具有挑战性。提出了一种新的点云学习框架Point Cloud Transformer（PCT）。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，因此非常适合点云学习。为了更好地捕获点云中的局部上下文，我们通过最远点采样（ farthest point sampling）和最近邻搜索（nearest neighbor search）来增强输入嵌入。大量实验表明，PCT在形状分类
清华团队将Transformer用到3D点云分割
小白学视觉
10-26 695
点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达当Transformer遇上3D点云，效果会怎么样？一个是当下最热门的模型（NLP、图像领域表现都不错），另一个是自动...
【点云处理之论文狂读前沿版3】——Point Transformer
yuanmiyu6522的博客
05-07 3500
Point Transformer摘要1. 引言 摘要 研究自注意力网络在三维点云处理应用上的效果怎么样。 为点云设计了自注意力层，并构造了自注意力网络。 可以用于语义场景分割、目标部分检测和目标分类。 1. 引言 Transformer很适合处理点云，因为 ...
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