Aug, 2021

基于点云的三维单目标跟踪的点轨变换模块（Point-Track-Transformer）

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TL;DR本篇研究文章提出基于点云的 3D 单目标跟踪的 Transformer 模块 Point-Track-Transformer（PTT），其包含特征嵌入，位置编码和自注意力模块等三个模块，将该模块应用到现有的 P2B 方法上构建出 PTT-Net，并在 KITTI 数据集上实验表明，该模型较现有方法提升了约 10％左右的性能，并实现了实时性能（~40FPS）。
发现论文，激发创造
  • PTTR: 基于 Transformer 的三维点云目标追踪

    本文介绍了 Point Tracking Transformer (PTTR) 模型，该模型通过关系感知采样，点关系变换器和预测细化模块实现了点云单物体跟踪，并且在 Waymo 开放数据集上取得了卓越的准确性和效率。

    Dec, 2021

  • PTT：用于高效时序三维物体检测的点轨迹变换器

    提出了一种基于时间 LiDAR 的三维物体检测方法，利用点云和轨迹特征相结合的点轨迹变压器和长短期记忆，实现了对三维物体的高效检测。对大规模 Waymo 数据集进行了广泛实验，证明了该方法在性能上优于现有的方法。

    Dec, 2023

  • 点树变换器用于点云配准

    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

  • PillarTrack: 基于柱的 Transformer 网络在点云上的单目标追踪重设计

    我们提出了一种基于 pillar 的 3D 单物体跟踪框架 PillarTrack，通过将稀疏的点云转化为稠密的 pillar 来保留本地和全局几何特征，并引入了一种金字塔型编码 pillar 特征编码器（PE-PFE）设计以提高每个 pillar 的特征表示，并从模态差异的角度介绍了一种高效的基于 Transformer 的骨干网络。通过在 KITTI 和 nuScenes 数据集上进行广泛实验，我们的方法表现卓越，并实现了实时跟踪速度。我们希望我们的工作能够鼓励社区重新思考现有的 3D 单物体跟踪器设计。

    Apr, 2024

  • PointTrackNet: 一种从点云中进行 3D 物体检测和跟踪的端到端网络

    PointTrackNet 使用机器学习技术构建一个端到端的 3D 目标检测和跟踪网络，在处理极端运动状态下的 KITTI 跟踪数据集时表现卓越。

    Feb, 2020

  • 快速点变换器

    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

  • 点变换器 V3：更简单、更快、更强

    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

  • PVT-SSD：使用点 - 体素变换的单级三维物体探测器

    本论文提供了一种新型的点块 Transformer 用于单级三维检测 (PVT-SSD), 其使用基于体素的稀疏卷积进行有效的特征编码，并从体素中以便宜的方式获取长距离上下文，同时从点中获取准确的位置并通过引入依赖于输入的查询初始化模块关联这两种不同的表示。进一步地，通过设计 Virtual Range Image 模块，该方法能够快速找到参考点的邻近点。该方法在几个自动驾驶基准测试中得到了验证，表明其有效性和高效性。

    May, 2023

  • PVTransformer：用于可扩展的三维物体检测的点对体素变换器

    信息瓶颈限制了 3D 物体检测的准确性和可扩展性，因此我们提出了基于 Transformer 的 PVTransformer 架构，通过用注意模块替换 PointNet 池化操作来改善点到体的聚合函数，从而在广泛使用的 Waymo Open Dataset 上实现了卓越的表现。

    May, 2024

  • 点云分析的双变换器

    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