点云的稀疏transformer

稀疏Transformer是一种用于处理点云的变种Transformer模型。点云是由一组离散的点表示的三维数据。稀疏Transformer的目标是对稀疏的点云进行建模和处理，以提取有用的特征和进行相应的任务。在点云处理中，稀疏Transformer可以用于点云补全和去噪等任务。

在点云补全任务中，稀疏Transformer可以通过将输入点云表示为一组局部点云代理来生成缺失部分的点云。这里的点云代理是一组精心设计的局部点云表示，通过一个几何感知的Transformer块来生成。通过一个从粗到细的过程，最终使用FoldingNet来补全点云。

在点云去噪任务中，稀疏Transformer可以接受被噪声破坏的点云作为输入，并利用局部几何信息输出干净的点云。基于Transformer的编码器将输入点云映射到高维特征空间，并学习点云之间的语义关系。通过从编码器中提取的特征，可以获得噪声输入点云的潜在流形。最后，通过对每个流形进行采样，可以生成干净的点云。

最近基于Transformer的点云处理方法显示出了在点云分类任务中取得领先地位的潜力。Transformer的强大全局信息聚合能力使其能够快速提取点云中的关键特征。通过使用各种注意力机制，Transformer方法在点云分类准确率方面已经取得了不错的结果。然而，还有一些基于非Transformer的方法在分类准确率上超过了Transformer方法，表明这个领域还有进一步提升的空间。

总的来说，稀疏Transformer是一种用于点云处理的变种Transformer模型，可以应用于点云补全和去噪等任务。尽管在点云分类任务中Transformer方法已经取得了显著的成果，但仍存在改进的空间。未来的研究可以探索如何将通用的点云处理方法与Transformer方法相结合，以实现更先进的结果。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Transformer在3D点云中的应用综述（检测/跟踪/分割/降噪/补全）](https://blog.csdn.net/abcwsp/article/details/127433394)[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^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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