May, 2023

基于点云的三维深度学习 VTPNet

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TL;DR本文提出了一种 Voxel-Transformer-Point（VTP）块，结合了体素法，基于点的 Transformer 法和基于点的方法，分别从粗粒度、局部和全局角度提取点云的特征，并使用其构建 VTPNet 用于 3D 点云学习，在多个数据集上都表现出良好的性能。
transformer-based methodspoint cloud learningvoxel-transformer-point (vtp) blocklocal and global featuresvtpnet
发现论文，激发创造
  • 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

  • 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

  • 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

  • GTNet：用于 3D 点云分类和语义分割的图形变换网络

    该研究提出了一个名为 Graph Transformer 的新特征提取模块，它能够在局部和全局模式下学习点云特征。该模块将基于图形和变压器的方法的优点相结合，并包括局部变换器和全局变换器模块。在此基础上，构建了一个 3D 点云网络 GTNet，可以用于形状分类、部分分割和语义分割任务。

    May, 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

  • 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

  • Point Transformer V2: 分组向量注意力与基于分区的池化

    本研究致力于探索 3D 点云理解的 transformer 架构，提出了一种有效的 Point Transformer V2 模型，通过对先前工作的局限性进行分析， 提出了一种具有新颖设计的 group vector attention、轻量级的基于分区的池化方法等，实现了更好的性能表现并刷新了几个具有挑战性的 3D 点云理解基准结果。

    Oct, 2022

  • 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

  • 用于 3D 物体检测的 Voxel Transformer

    本文介绍了 Voxel Transformer (VoTr)，这是一种用于 3D 目标检测的新型有效的基于体素的 Transformer 骨干网络。我们通过引入基于 Transformer 的体系结构来解决仅使用体素的 3D 卷积骨干不能有效地捕获大的上下文信息的问题，并且我们提出的 VoTr 在 KITTI 议会和 Waymo 开放数据集上展现了良好的性能。

    Sep, 2021

  • 3D 医学点变换：为医学点云分析引入卷积到注意力网络

    本篇文章提出了一种特定于医用点云的基于注意力机制的 3D 医用点云 Transformer (3DMedPT) 模型，通过增加上下文信息和在查询时总结局部响应，可以捕捉局部和全局特征交互，同时应用位置嵌入学习准确的局部几何形状和多图推理 (MGR) 来丰富特征表示，在医用数据上的实验表明该方法的分类和分割能力优于其他方法，并且具有良好的泛化能力。

    Dec, 2021