描述一下transmvsnet在特征提取的过程

TransMVSNet是一种用于多视角立体重建的神经网络模型，其中特征提取是其关键步骤之一。在TransMVSNet中，特征提取的过程具体如下：

1. 输入图像预处理：首先，输入的多张图像会经过一定的预处理，如归一化、缩放、裁剪等操作，以保证所有图像具有相同的大小和分辨率。

2. 特征提取：在TransMVSNet中，特征提取采用了基于卷积神经网络（CNN）的方法，即通过一系列卷积层和池化层来提取图像的低级和高级特征。与传统的立体重建方法不同的是，TransMVSNet采用了Transformer结构来进行特征提取，这种结构可以有效地捕获图像中的空间关系和上下文信息，提高特征提取的准确性和效率。

3. 特征匹配：在特征提取后，TransMVSNet会对不同视角的图像进行特征匹配，以找到它们之间的对应点。具体来说，它使用了一种称为Spatial Correlation Module的模块来计算不同图像之间的相似度矩阵，并通过基于阈值的方法来确定对应点。

4. 点云生成：最后，TransMVSNet会使用匹配后的对应点来生成点云模型，即三维模型。其具体实现方式是将匹配点的视差值（即在不同视角下对应点的距离差）转换为深度值，并使用三角剖分等方法将点云连接起来形成三维模型。

总的来说，特征提取是TransMVSNet中非常重要的一步，它直接影响着后续的特征匹配和点云生成过程。通过使用Transformer结构的方法，TransMVSNet在特征提取中能够更好地捕获图像中的空间关系和上下文信息，提高了立体重建的准确性和效率。