激光雷达点云transformer的一点理解

文章详细解释了Transformer的核心注意力机制,如何通过点云示例理解其工作原理,包括Q、K和V的操作,以及Encoder和Decoder在模型中的作用。还提到VisionTransformer和使用CNN的变体。

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transformer的核心是attention机制
attention的本质是找相关性,过滤掉相关性不高的部分,保留相关性高的部分,其实和卷积类似,都是滤波器(长得像的被保留,长得不像的被过滤)

下面以点云为例,理解一个transformer的原理:
在这里插入图片描述
● Q和K进行点积和softmax, 得到attention分数矩阵,如上图。根据点积的定义,相似的向量得到的点积结果比较大;
● 因此,越是长得像(比如中心点位置接近)的voxel, 其对应的得分就会越高,比如Q 的voxel_0和K的voxel_0, 如果是自注意力,则他俩是相同的,因此相似度很高,得分就很高;
● 比如Q 的voxel_4和K的voxel_3,他俩得分比较高,说明他俩比较相似;
● 用左边的attention分数矩阵,和右边的V向量进行相乘,就将与voxel_i相似的值保留下来(因为权重大),而不相似的就被过滤了(被乘了很小的系数,比如0);
● 因此attention本质上还是过滤不相似的部分,得到相似的部分
● 经过attention,具有相似特征的voxel被叠加(聚合)在一起成为一个feature,比如上面的output,voxel_0中的值就是结合了K 0这一行所有和voxel_0比较像的结果,voxel_0可能和voxel_2也比较像,但是他俩在output中是两个feature,因此再经过一个linear层,将这些feature合并成想要的结果,比如分类别。
● 相同的输入做attention,就是self-attention
● 这个矩阵和算metrics的混淆矩阵还有点像

对于transformer来说,它分了encoder和decoder两个部分,
其中encoder部分就和上面说的一样,进行特征提取
然后将得到的结果复制两份,分别作为K和V输入muti-head-attention
而decoder的输入作为Q输入muti-head-attention,其原理也和上面一样,先看Q和K哪些"长得像",然后在把长得像的V取出来,就很想搜索一样,因此叫Query
在实际使用上,encoder和decoder可以不都有,两个可以单独使用,
如果只用来做特征提取,就只用encoder部分,比如vision transformer;
也可以用CNN做encoder部分,然后只使用transformer的decoder部分

### 关于激光点云Transformer结合的技术资料及实现方法 #### 技术背景 近年来,随着深度学习技术的发展,Transformer架构被广泛应用于处理各种类型的复杂数据结构。对于三维空间中的点云数据而言,其无序性和稀疏性使得传统卷积神经网络难以有效提取特征[^1]。因此,研究者们尝试将Transformer引入到点云处理领域,以解决诸如目标检测、语义分割、配准等问题。 --- #### GeoTransformer 的核心原理 GeoTransformer 是一种专门针对点云配准设计的几何变换器模型。它通过融合几何先验信息来提升点云匹配性能。以下是其实现的关键组成部分: 1. **嵌入层(Embedding Layer)** 嵌入模块采用 `GeometricStructureEmbedding` 类型实例化完成,用于捕捉点云的空间分布特性并将其映射至高维向量表示[^3]。 2. **输入投影层(Input Projection Layer)** 使用线性层 (`in_proj`) 对位置编码序列 \( z_0 \) 进行初步转换,从而为后续 Transformer 编码器提供标准化输入[^2]。 3. **条件相对位置编码 Transformer(RPE Conditional Transformer)** RPE 条件下的 Transformer 结构能够动态调整注意力权重矩阵,使其更加适应不同尺度上的局部几何关系。 4. **输出投影层(Output Projection Layer)** 经过多层 Transformer 编码之后,最终利用另一个线性层 (`out_proj`) 将隐状态还原回原始维度以便进一步分析或预测。 --- #### 数据预处理过程 为了提高效率和准确性,在实际操作过程中通常会对原始点云执行一系列前处理步骤。例如: - 应用网格子采样算法(`grid_subsample`)减少冗余节点数量的同时保留关键区域的信息密度; - 记录各级别下采样的长度参数(length),这些数值有助于区分粗略(ref_points_c)与精细(ref_points_f)两类参考点集合; - 在分区函数(point_to_node_partition)内依据上述定义好的节点划分标准构建图连接模式[^5]。 --- #### 示例代码片段 下面展示了一个简化版基于 PyTorch 构建的 Geometric Transformer 模型框架: ```python import torch.nn as nn class GeometricTransformer(nn.Module): def __init__(self, d_model=512, nhead=8, num_layers=6): super(GeometricTransformer, self).__init__() # Embedding layer self.embedding = GeometricStructureEmbedding(d_model) # Input projection self.in_proj = nn.Linear(d_model, d_model) # Transformer encoder with relative position encoding encoder_layer = nn.TransformerEncoderLayer(d_model=d_model, nhead=nhead) self.transformer_encoder = nn.TransformerEncoder(encoder_layer, num_layers=num_layers) # Output projection self.out_proj = nn.Linear(d_model, d_model) def forward(self, points, lengths): embedded_features = self.embedding(points, lengths) # Apply embedding projected_input = self.in_proj(embedded_features) # Project input encoded_output = self.transformer_encoder(projected_input) # Encode features via transformer final_representation = self.out_proj(encoded_output) # Map back to original space return final_representation ``` --- #### 总结 通过对现有研究成果和技术文档的学习可以发现,将 Transformer 引入到激光雷达点云处理当中不仅可行而且效果显著。未来这一交叉学科方向还有很大潜力等待挖掘探索[^4]。 ---
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