改进的点云Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒ

点云Transformer是一种用于处理点云数据的Transformer模型，它可以对点云数据进行分类、分割、检测等任务。在点云Transformer的基础上，可以进一步改进其性能。

以下是改进点云Transformer的几种方法：

1. 增加注意力机制：点云Transformer可以使用多头注意力机制，以便更好地处理点云数据。增加注意力机制可以使模型更加准确地关注重要的点云特征。

2. 增加局部特征：点云Transformer可以通过增加局部特征来提高其性能。例如，可以将点云数据按照空间分块，并对每个分块计算局部特征，然后将局部特征与全局特征结合起来。

3. 增加时序信息：点云Transformer可以通过增加时序信息来提高其性能。例如，可以将点云数据按照时间序列进行处理，以便更好地适应动态场景的需要。

4. 使用多模态数据：点云Transformer可以使用多种类型的数据，例如图像、语音、文本等，以便更好地处理多模态数据。

5. 增加深度信息：点云Transformer可以通过增加深度信息来提高其性能。例如，在点云数据中添加深度信息，以便更好地处理深度信息相关的任务。

这些方法可以单独或者结合使用，以便提高点云Transformer的性能。