点云配准中的局部和全局特征提取是一个常见问题。本文提出了一种名为 “Point Tree Transformer (PTT)” 的新型基于 Transformer 的方法，通过构建点云的层次特征树和引入一种新的点树注意力机制（PTA）来提取细粒度的局部和全局特征，从而有效地解决低相关性点引起的性能下降和计算复杂度过高的问题。实验证明，该方法在 3DMatch、ModelNet40 和 KITTI 数据集上取得了优越的性能。

Jun, 2024

本文提出了一种新颖的点云表示学习架构，称为 Dual Transformer Network (DTNet)，该架构主要包括一个 Dual Point Cloud Transformer (DPCT) 模块，该模块通过同时聚合点和通道的多头注意力机制，从位置和通道的语义角度捕获更丰富的上下文依赖性，有效地实现了三维点云分类和分割任务中的终端到终端分析。

Apr, 2021

通过提出自适应点云变换器（AdaPT）模型，文章解决了点云变换器（PT）在处理大规模点云时的可扩展性挑战，实现了较低的计算复杂度和竞争性的分类准确率。

Jan, 2024

该论文提出了一种新方法 PoinTr，将点云补全问题重新构造为集合对集合翻译问题，并采用 Transformer 编码器 - 解码器架构。通过使用定位嵌入在无序点组中表示点云，我们将点云转换为点代理序列，并使用变形器进行点云生成。在点云的局部几何关系中，我们进一步设计了一种几何感知块以更好地利用点云的 3D 几何结构归纳偏差，使得变形器能够更好地学习结构知识和保留详细信息，从而完善点云。此外，我们提出了两个具有更多不完整点云的具有挑战性的基准测试，以更好地反映现实世界的情况。实证结果表明，我们的方法在新的基准测试和现有基准测试上均优于现有最先进的方法。

Aug, 2021

提出了使用迭代变换网络 (IT-Net) 模块来完成无完整对象模型的局部点云的姿态估计，进而在形状分类和物体部分分割等任务上实现了卓越的性能。

Nov, 2018

本文介绍了一种基于 Fast Point Transformer 的新型轻量级自我关注层的方法，用于对大型 3D 场景进行处理和提高计算效率，并应用于 3D 语义分割和 3D 检测，具有与基于体素的最佳方法相竞争的准确性和比 Point Transformer 更快的推理时间。

Dec, 2021

该论文通过利用规模优势，在点云处理中解决了准确性和效率之间的权衡问题，提出了一种简单高效的 Point Transformer V3 模型，并在多个室内外场景的 20 个下游任务中取得了最先进的结果。

Dec, 2023

该研究提出了一种新的三维点云表示网络，称为动态聚类变换网络（DCTNet），它利用编码器 - 解码器架构来学习全局和局部特征，并提出了新的语义特征动态采样和聚类方法以及一个高效的语义特征引导上采样方法，验证了其在点云分割任务上的性能优于现有的最先进模型。

May, 2023

提出了 PointGPT 方法来扩展 GPT 模型到点云中进行自回归生成任务的预训练，其通过多个点序列来实现学习潜在的表示，并在各种下游任务中实现了最先进的性能，特别是在 few-shot 学习方面也产生了新的 state-of-the-art 结果。

May, 2023

本文提出了一种新的方法，将点云补全问题转化为集合转换问题，并设计了一种名为 PoinTr 的新模型，采用 Transformer 编码器 - 解码器架构进行点云补全。通过将点云表示为带有位置嵌入的无序点组的集合，我们将输入数据转换为点代理的序列，并使用 Transformer 进行生成。为了更好地利用点云的 3D 几何结构的归纳偏差，我们进一步设计了一个几何感知块，以显式模拟本地几何关系。我们还进一步提出了 AdaPoinTr，并在点云完成期间开发了自适应查询生成机制和新颖的去噪任务，实现了模型的高效和有效训练。我们还展示了我们的方法可以扩展到场景级点云完成方案，并设计了一种新的几何增强语义场景完成框架。我们的方法在现有和新提出的数据集上进行了大量实验证明其有效性，获得了 6.53CD 的 PCN，0.81CD 的 ShapeNet-55 和 0.392MMD 的真实 KITTI，在各种基准测试中均超过了其他工作，并建立了新的技术水平。值得注意的是，AdaPoinTr 可以以更高的吞吐量和更少的 FLOP 实现如此令人满意的性能，而不像以前的最佳方法。

Jan, 2023