三维重建transformer

三维重建Transformer是一种基于Transformer架构的模型，用于从二维图像或点云数据中生成三维场景或物体的表示。它通过学习图像或点云之间的关系和特征来进行三维重建。

在传统的Transformer模型中，输入是一串序列数据，如自然语言文本。而在三维重建Transformer中，输入可以是二维图像或点云数据。为了处理这些输入，需要将二维图像或点云数据转化为一维序列数据，例如通过将像素点按照某种顺序排列或者通过编码器提取特征。

三维重建Transformer模型包括一个编码器和一个解码器。编码器负责从输入数据中提取特征，并将其转化为一个高维表示。解码器则根据编码器的输出，逐步生成三维场景或物体的表示。

值得一提的是，由于三维重建涉及到大量的几何变换和空间关系，传统的Transformer模型可能无法直接应用于三维重建任务。因此，研究者们还在不断改进和优化Transformer架构，以适应三维重建的需求。