equivariant_attention.modules
时间: 2024-05-14 20:10:39 浏览: 17
equivariant_attention.modules 是一个用于实现等变注意力机制的 Python 包。该包提供了一些常用的等变性注意力模块,包括 SE3 卷积、SO(3) 卷积、SE3 注意力等。这些模块都是建立在 PyTorch 上的,并且在多种场景下都有着良好的表现。
其中,SE3 卷积适用于基于欧氏变换的等变性,例如球面或者立方体上的点云数据;SO(3) 卷积则适用于基于旋转变换的等变性,例如三维形状数据;而 SE3 注意力则能够将这两种等变性结合起来,适用于更加通用的情况。
除了以上提到的模块之外,equivariant_attention.modules 还提供了一些辅助工具,例如对称函数和非线性激活函数,以及常用的损失函数和优化器等。
相关问题
《SE(3)-Transformers: 3D Roto-Translation Equivariant Attention Networks》主要讲了什么内容
《SE(3)-Transformers: 3D Roto-Translation Equivariant Attention Networks》主要讲了使用 SE(3)-Transformers 模型进行 3D 旋转平移等变的注意力网络。这篇论文提出了一种基于 SE(3)-Transformers 的新型神经网络模型,用于处理三维空间中的数据。
SE(3)-Transformers 是一种扩展自 Transformers 模型的架构,它具有等变性,能够处理旋转和平移操作。在传统的 Transformers 模型中,输入数据的顺序并不重要,但在处理三维数据时,顺序是重要的,因为旋转和平移操作会改变数据的表示。SE(3)-Transformers 通过引入 SE(3) 群论中的连续旋转平移群,使得模型具有对旋转和平移操作的等变性。
论文中介绍了 SE(3)-Transformers 的架构和基本原理,并将其应用于图像分类和目标检测等任务。实验结果表明,与传统的三维卷积神经网络相比,SE(3)-Transformers 在处理三维数据时具有更好的性能和鲁棒性。该模型可以应用于许多三维计算机视觉任务,如点云分割、三维物体检测等。
总而言之,这篇论文主要介绍了 SE(3)-Transformers 模型的原理、架构和应用,以及其在处理三维数据任务中的优势。
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