transformer 语义补全

Transformer语义补全是通过使用Transformer模型来填补3D点云数据中缺失的语义信息。与全局Transformer不同，局部Transformer旨在实现局部patch而不是整个点云中的特征聚合。3D Transformer可以分为两个部分：全局Transformer和局部Transformer。全局Transformer将Transformer模块应用于所有输入点云以提取全局特征，而局部Transformer将Transformer模块应用于局部patch以提取局部特征。

3D Transformer可以分为两组：点对点（Point-wise）和通道对通道（Channel-wise）Transformers。此外，根据操作形式，点对点Transformers可以进一步分为点对点（Pair-wise）和面对面（Patch-wise）Transformers。点对点Transformers通过计算相应点云对的特征向量的注意力权重来提取特征，而面对面Transformers则结合了给定patch中所有点云的信息。

总而言之，Transformer语义补全是一种通过使用Transformer模型来填补3D点云数据中缺失的语义信息的方法。通过全局和局部Transformer的应用，可以提取全局和局部特征，进一步增强语义补全的效果。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Transformer在3D点云中的应用综述（检测/跟踪/分割/降噪/补全）](https://blog.csdn.net/abcwsp/article/details/127433394)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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