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  • 点云深度学习系列博客 (六): Point Transformer方法概述
    Point Transformer是一种专门为处理3D点云数据设计的深度学习架构。 它的核心思想是将 Transformer 模型中的自注意力（Self-Attention）机制，有效地应用于无序、不规则的 点云 数据上。
  • ICCV 2021 | Point Transformer：探索点云中的“变形金刚” - 知乎
    主要由三部分组成Point Transformer层， Transition Down层 以及 Transition Up层，下面我们来一一说明。 同时通过不同的head来做分割或者分类任务。 Transformer Layer主要就是定义自注意力计算，本文中点云自注意力操作的构建同样基于上节中的vector attention，只是在 \alpha 中额外增加了位置编码： 值得注意的是，点云中的位置编码和NLP或者图像中的位置编码不同，NLP或者图像中的位置编码一般是通过sine，cosine等操作人工构建的，而点云数据的输入已经包含了三维坐标，可以说是天生的位置编码，由此作者进一步设计了点云中的位置编码，其实就是把位置编码改为了一个可学习的参数：
  • [2012. 09164] Point Transformer - arXiv. org
    We design self-attention layers for point clouds and use these to construct self-attention networks for tasks such as semantic scene segmentation, object part segmentation, and object classification Our Point Transformer design improves upon prior work across domains and tasks
  • Point Transformer V3 - GitHub
    This repo is the official project repository of the paper Point Transformer V3: Simpler, Faster, Stronger and is mainly used for releasing schedules, updating instructions, sharing experiment records (containing model weight), and handling issues The code will be updated in Pointcept v1 5
  • 论文阅读笔记：Point Transformer - 知乎
    Point Transformer是基于transformer的一种点云处理网络，作为其它下游任务的backbone，能够很好的从三维点云中提取特征。 该网络及其相关研究成果作为论文发表在ICCV 2021中，第一完成单位为牛津大学，其它共同完…
  • 【点云处理】PointTransformerV1、V2、V3 - CSDN博客
    Point Transformer是一种专门为处理3D点云数据设计的深度学习架构。它的核心思想是将Transformer模型中的自注意力（Self-Attention）机制，有效地应用于无序、不规则的点云数据上。
  • Point Transformer | IEEE Journals Magazine | IEEE Xplore
    In this work, we present Point Transformer, a deep neural network that operates directly on unordered and unstructured point sets We design Point Transformer to extract local and global features and relate both representations by introducing the local-global attention mechanism, which aims to capture spatial point relations and shape information
  • GitHub - engelnico point-transformer: This is the official repository . . .
    In this work, we present Point Transformer, a deep neural network that operates directly on unordered and unstructured point sets We design Point Transformer to extract local and global features and relate both representations by introducing the local-global attention mechanism, which aims to capture spatial point relations and shape information


















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