Point Transformer有什么可以改进的地方

作为一个新的神经网络模型，Point Transformer还有一些可以改进的地方，包括：

1.性能优化：Point Transformer在处理大规模点云数据时的效率有待提高。正在开发更高效的算法以加速模型的训练和推理。

2. 点云采样方法：Point Transformer在处理密集点云时表现良好，但在处理稀疏点云时可能会出现一些问题。正在研究更好的点云采样方法以提高模型的鲁棒性。

3. 更好的特征表示：Point Transformer在一些点云处理任务中表现不如其他模型，需要更好的特征表示方法以提高模型的性能。

4. 更好的自适应机制：Point Transformer的自适应机制可以进一步改进以更好地适应不同的点云数据集和任务。

5. 更多应用：Point Transformer的应用还有很大的空间，可以进一步研究和探索在不同领域的应用，如医学影像、自动驾驶等。