transformer在三维重建的yingyong

根据提供的引用内容，可以得知在三维重建中，3D Transformer被应用于场景重建。具体来说，文章提出了一个基于3D Transformer的网络，该网络采用了sparse window multi-head attention模块，实现了top-down-bottom-up的场景重建。这个网络可以从单目图像中重建出场景的3D模型，而不需要使用多个视角的图像。

除了上述提到的网络，Transformer在三维重建中还有其他的应用。例如，一些研究者使用Transformer来处理点云数据，实现了点云的分类、分割和重建等任务。此外，Transformer还可以用于处理三维形状的生成和编辑等任务。

下面是一个使用Transformer进行点云分类的例子：

import torch
import torch.nn as nn
from torch.nn import TransformerEncoder, TransformerEncoderLayer

class PointNet(nn.Module):
    def __init__(self, num_classes=10):
        super(PointNet, self).__init__()
        self.transformer_encoder_layer = TransformerEncoderLayer(d_model=64, nhead=8)
        self.transformer_encoder = TransformerEncoder(self.transformer_encoder_layer, num_layers=6)
        self.fc1 = nn.Linear(64, 128)
        self.fc2 = nn.Linear(128, num_classes)

    def forward(self, x):
        # x: (batch_size, num_points, num_features)
        x = x.transpose(1, 2) # x: (batch_size, num_features, num_points)
        x = self.transformer_encoder(x) # x: (batch_size, num_features, num_points)
        x = torch.max(x, dim=-1)[0] # x: (batch_size, num_features)
        x = nn.functional.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return x