pointtransformer改进
时间: 2023-07-30 22:09:29 浏览: 76
Point Transformer是一种基于自注意力机制设计的点云处理模型,它利用点在局部邻域的对应关系,建立查询、键、值在点云局部邻域的表示,并以点对为注意力单位进行特征学习。相比于PointNet++中在局部建立特征卷积的方法,Point Transformer通过使用自注意力机制,使得向下采样点特征聚集的过程更加高效,降低了邻域中不相关点对对训练的影响。然而,Point Transformer没有使用多头注意力,这在命名上可能有些奇怪。因此,对于Point Transformer的改进可以从引入多头注意力机制开始。通过引入多头注意力,可以进一步提升模型的表达能力和学习能力,从而提高点云处理的性能。此外,还可以考虑在Point Transformer中引入更多的局部特征聚合机制,以进一步提升模型的性能。总之,对于Point Transformer的改进可以从多头注意力和局部特征聚合两个方面入手。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [点云深度学习系列博客(六): Point Transformer方法概述](https://blog.csdn.net/aliexken/article/details/128973755)[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^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [Point Transformer 翻译笔记](https://blog.csdn.net/Torres9_1125/article/details/125301654)[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^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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