Point-based方法中transformer-based的方法有什么改进的地方

相对于传统的Point-based方法，transformer-based方法具有以下改进：

1. 更好的全局感知能力：Transformer-based方法能够对整个点云进行编码，而不是像传统的Point-based方法一样只关注局部区域。这使得Transformer-based方法具有更好的全局感知能力，并且可以更好地处理点云中的长程依赖关系。

2. 更好的可变性：Transformer-based方法可以根据不同的点云大小和密度进行自适应调整，而不需要预先定义固定大小的点云。这使得Transformer-based方法更具可变性和适应性。

3. 更好的表征能力：Transformer-based方法能够学习到更复杂的特征表征，使得它们能够更好地捕捉点云中的几何和语义信息。这使得Transformer-based方法在点云分类、分割和检测等任务中具有更好的性能。

4. 更好的可解释性：Transformer-based方法能够可视化每个点的注意力权重，从而更好地理解点云中的关键区域和特征。这使得Transformer-based方法具有更好的可解释性和可视化能力。