global transformer

根据提供的引用内容，Global Transformer 是 3D Transformer 的一个部分，它将 Transformer 模块应用于所有输入点云以提取全局特征。Global Transformer 的作用是对整个点云进行特征聚合，从而提取全局特征。相比于局部 Transformer，Global Transformer 更加注重对整体信息的处理。

相关问题

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嗨！C知道在这里。关于“全局变压器”（Global Transformer），我需要更多的上下文来回答您的问题。全局变压器可以指代很多不同的概念，包括但不限于以下几个方面：

1. 全局注意力机制（Global Attention）：在Transformer模型中，全局注意力机制是一种注意力机制，通过将所有输入位置与每个位置进行关联，以获得整体的上下文信息。

2. 全局特征提取：在图像处理中，全局特征提取是指从整个图像中提取出代表全局信息的特征向量。

3. 全局池化（Global Pooling）：在深度学习中，全局池化是一种操作，用于将输入数据转换为固定长度的特征向量，以捕捉整体的上下文信息。

请告诉我更多关于您对全局变压器的具体问题或者给我提供更多上下文，我将尽力给您提供准确的答案。

transformer block（图4），它基于改进的transformer，具有local transformer和global transformer，其分别提取局部和全局上下文信息。

Transformer Block，通常在Transformer架构的变体中找到，如ViT（Vision Transformer）或BERT等模型，是一种核心组件。它结合了局部和全局特征提取的能力，以增强模型对输入数据的理解。

Local Transformer部分关注于相邻像素或附近词的交互，通过自注意力机制处理局部区域内的依赖，这有助于捕捉到序列或图像中的空间结构。这部分利用相对位置编码（Relative Positional Encoding）或小范围的自注意力窗口来限制计算范围，提高了计算效率。

Global Transformer部分则涉及到整个序列或图像的全局上下文，它的注意力范围通常较大，能够捕获更广泛的信息和模式。这部分通常是标准的全自注意力层，不受局部限制，能获取跨整个输入的语义联系。

整体来说，Transformer Block通过这种组合设计，既保持了Transformer模型的强大建模能力，又避免了全局注意力带来的复杂度，从而在视觉或语言任务中取得了很好的性能。