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

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

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

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

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。

May, 2023

提出了一种名为 PointVoxel-RCNN（PV-RCNN）的 3D 物体检测框架，可以使用点云实现准确的物体检测，使用了 3D voxel 卷积神经网络和基于 PointNet 的集合抽象相结合的方法深度学习了更具有区分性的点云特征，并使用 RoI-grid 池化方法编码具有可比性的特征从而实现了更准确的 3D 检测效果。

Dec, 2019

本文提出了一种 3D 点云特征学习模型 Pointformer，其中使用局部和全局 Transformer 模块对点云数据进行建模，结合了多尺度特征，以及使用坐标调整模块改善物体提议生成，成功地应用于室内和室外场景下目标检测任务，并取得了显著的性能提升。

Dec, 2020

利用 Transformers 中的注意力机制，以所有的点为输入，自动学习每个点对目标检测的贡献，并通过改进的注意力叠加方案将目标特征融合在不同的阶段，实现了最先进的 3D 目标检测性能。

Apr, 2021

本文提出了一种新的单级三维检测方法 HVPR，它将点云的体素特征与点特征有效且高效地集成到一个伪图像的混合三维表示中，从而实现了三维对象的定位。同时，我们提出了一种 Attentive Multi-scale Feature Module（AMFM），用于考虑点云的稀疏和不规则分布，以提取具有尺度感知的特征，并在 KITTI 数据集上验证了我们方法的有效性和效率。

Apr, 2021

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