P4transformer
P4Transformer是一种使用transformer对原始点云进行时空建模的网络。该网络的整体结构包括多个point 4D convolution层和Transformer层,其中point 4D convolution层用于减少Transformer处理的点的数量,Transformer层用于对点云进行时空建模。在Transformer之后,使用PointNet++里的feature propagation对点云特征进行插值,最后使用max pooling将Transformer输出的局部特征融合成一个单独的全局特征,并使用MLP将全局特征转换成为动作预测。此外,P4Transformer还可以用于4D语义分割任务。
transformer时空实战
基Transformer的时空实践主要涉及将Transformer应用于处理时空数据,如点云视频或序列数据。这种方法利用Transformer的自注意力机制和多头注意力机制来捕捉时空关系和上下文信息。通过将时空数据转换为序列数据的形式,可以将Transformer应用于时空任务,如动作识别、行为预测和视频生成等。最近,研究人员已经提出了一些基于Transformer的时空模型,如P4Transformer和Vision Transformer(ViT)。P4Transformer是第一个将Transformer用于时空点云处理的方法,而ViT则是将Transformer应用于图像序列的纯Transformer模型。
在时空实践中,Transformer的优势在于其能够对全局上下文进行建模,并且可以处理变长的时空序列。相比传统的CNN或RNN模型,Transformer在时空任务中显示出了竞争力的表现。它具有较强的表达能力和可解释性,并且可以处理长距离依赖关系。
然而,基于Transformer的时空模型仍然存在一些挑战和限制。例如,由于时空数据的维度较高,模型的计算和存储开销较大。此外,Transformer在处理时空数据时可能会受到长距离依赖关系的限制。因此,研究者们正在不断探索更加高效和有效的Transformer模型,以及适用于时空数据的注意力机制。
transformer空间插值
在语义分割任务中,为了减少Transformer处理的点的数量,可以对原始点云使用多个点的4D卷积层,然后使用PointNet中的特征插值方法对点云特征进行插值。在Transformer之后,可以使用Spatial Transformer Networks (STN)中的仿射变换和双线性插值来进行空间插值。另外,在Transformer后还可以使用max pooling将Transformer输出的局部特征融合成一个单独的全局特征,并使用MLP将全局特征转换成动作预测。因此,Transformer的空间插值可以通过使用STN的仿射变换和双线性插值来实现。123
引用[.reference_title]
- 1 3 使用Transformer提取连续帧点云的时空特征:P4Transformer算法理解[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
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