语义场景补全 transformer
时间: 2023-09-26 15:06:35 浏览: 138
语义场景补全 transformer是指一种基于Transformer的框架,用于从二维图像中预测空间中的体素占据和类别信息,以实现对完整的几何结构和语义信息的估计。该框架被称为VoxFormer。
VoxFormer的设计采用了两个阶段。首先,通过深度估计获得一组稀疏的可见和占据的体素查询。然后,通过这些稀疏体素生成密集的三维体素表示。整个网络的结构包括两层卷积,将feature map切割成四份,分别经过四个并行的transformer(heads可以自行设置),然后将这些结果进行拼接,再经过一个transformer,最后通过逐层解码器实现语义场景补全。
相关问题
三维语义场景补全 transformer
三维语义场景补全 transformer是一种用于实现三维语义场景补全的转换器模型。它能够联合预测场景的几何形状和语义分割,从而更好地理解和还原三维场景。这种转换器模型利用稀疏体素表示来表示场景,并通过编码-解码框架来生成密集的三维语义场景。它可以通过学习从输入图像到输出场景的映射来完成任务。这种方法可以应用于自动驾驶、机器人导航等领域,以提高对三维场景的理解能力。对于三维语义场景补全 transformer,有一篇名为"VoxFormer: Sparse Voxel Transformer for Camera-based 3D Semantic Scene Completion"的论文和相应的代码可供参考。此外,还有一篇名为"StereoScene: BEV-Assisted Stereo Matching Empowers 3D Semantic Scene Completion"的论文和相应的代码也可以用于相关研究。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [英伟达最新 | VoxFromer:单目3D语义场景补全新SOTA!(CVPR 2023)](https://blog.csdn.net/CV_Autobot/article/details/129357969)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [利用BEV辅助的立体匹配,助力3D语义场景补全](https://blog.csdn.net/CV_Autobot/article/details/130479526)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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transformer 语义补全
Transformer语义补全是通过使用Transformer模型来填补3D点云数据中缺失的语义信息。与全局Transformer不同,局部Transformer旨在实现局部patch而不是整个点云中的特征聚合。3D Transformer可以分为两个部分:全局Transformer和局部Transformer。全局Transformer将Transformer模块应用于所有输入点云以提取全局特征,而局部Transformer将Transformer模块应用于局部patch以提取局部特征。
3D Transformer可以分为两组:点对点(Point-wise)和通道对通道(Channel-wise)Transformers。此外,根据操作形式,点对点Transformers可以进一步分为点对点(Pair-wise)和面对面(Patch-wise)Transformers。点对点Transformers通过计算相应点云对的特征向量的注意力权重来提取特征,而面对面Transformers则结合了给定patch中所有点云的信息。
总而言之,Transformer语义补全是一种通过使用Transformer模型来填补3D点云数据中缺失的语义信息的方法。通过全局和局部Transformer的应用,可以提取全局和局部特征,进一步增强语义补全的效果。<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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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