变压器在图像处理领域取得了显着的成就。受到这一巨大成功的启发,变形金刚在3D点云处理中的应用引起了越来越多的关注。本文提出了一个新颖的点云表示学习网络,具有双重自我注意的3D点云变压器(3DPCT)和一个编码器解码器结构。具体而言,3DPCT具有一个层次编码器,该编码器包含两个用于分类任务的局部全球双重注意模块(分段任务的三个模块),每个模块都包含一个局部特征聚合(LFA)块和全局特征学习( GFL)块。 GFL块是双重的自我注意事项,既有在点上的自我注意力,又可以提高特征提取。此外,在LFA中,为更好地利用了提取的本地信息,设计了一种新颖的点自我发明模型,称为点斑点自我注意力(PPSA)。在分类和分割数据集上都评估了性能,其中包含合成数据和现实世界数据。广泛的实验表明,所提出的方法在分类和分割任务上都达到了最新的结果。
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变压器一直是自然语言处理(NLP)和计算机视觉(CV)革命的核心。 NLP和CV的显着成功启发了探索变压器在点云处理中的使用。但是,变压器如何应对点云的不规则性和无序性质?变压器对于不同的3D表示(例如,基于点或体素)的合适性如何?各种3D处理任务的变压器有多大的能力?截至目前,仍然没有对这些问题的研究进行系统的调查。我们第一次为3D点云分析提供了越来越受欢迎的变压器的全面概述。我们首先介绍变压器体系结构的理论,并在2D/3D字段中审查其应用程序。然后,我们提出三种不同的分类法(即实现 - 数据表示和基于任务),它们可以从多个角度对当前的基于变压器的方法进行分类。此外,我们介绍了研究3D中自我注意机制的变异和改进的结果。为了证明变压器在点云分析中的优势,我们提供了基于各种变压器的分类,分割和对象检测方法的全面比较。最后,我们建议三个潜在的研究方向,为3D变压器的开发提供福利参考。
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注意机制在点云分析中发挥了越来越重要的作用,并且渠道注意是热点之一。通过这么多的频道信息,神经网络难以筛选有用的信道信息。因此,提出了一种自适应信道编码机制以在本文中捕获信道关系。它通过明确地编码其特征信道之间的相互依赖来提高网络生成的表示的质量。具体地,提出了一种通道 - 明智的卷积(通道-Chim)以自适应地学习坐标和特征之间的关系,以便编码信道。与流行的重量方案不同,本文提出的通道CONN实现了卷积操作的适应性,而不是简单地为频道分配不同的权重。对现有基准的广泛实验验证了我们的方法实现了艺术的状态。
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借助深度学习范式,许多点云网络已经发明了用于视觉分析。然而,由于点云数据的给定信息尚未完全利用,因此对这些网络的发展存在很大的潜力。为了提高现有网络在分析点云数据中的有效性,我们提出了一个即插即用模块,PNP-3D,旨在通过涉及更多来自显式3D空间的本地背景和全球双线性响应来改进基本点云特征表示隐含的功能空间。为了彻底评估我们的方法,我们对三个标准点云分析任务进行实验,包括分类,语义分割和对象检测,在那里我们从每个任务中选择三个最先进的网络进行评估。作为即插即用模块,PNP-3D可以显着提高已建立的网络的性能。除了在四个广泛使用的点云基准测试中实现最先进的结果,我们还提供了全面的消融研究和可视化,以展示我们的方法的优势。代码将在https://github.com/shiqiu0419/pnp-3d上获得。
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变压器在各种计算机视觉地区发挥着越来越重要的作用,并且在点云分析中也取得了显着的成就。由于它们主要专注于点亮变压器,因此本文提出了一种自适应通道编码变压器。具体地,被设计为对频道的通道卷积旨在对信道进行编码。它可以通过捕获坐标和特征之间的潜在关系来编码特征通道。与简单地为每个通道分配注意重量相比,我们的方法旨在自适应地对信道进行编码。此外,我们的网络采用了邻域搜索方法的低级和高级双语义接收领域,以提高性能。广泛的实验表明,我们的方法优于三个基准数据集的最先进的点云分类和分段方法。
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点云学习界见证了从CNN到变形金刚的模型转移,纯变压器架构在主要学习基准上实现了最高精度。然而,现有的点变压器是计算昂贵的,因为它们需要产生大的注意图,其相对于输入大小具有二次复杂度(空间和时间)。为了解决这种缺点,我们介绍补丁注意(PAT),以便自适应地学习计算注意力地图的更小的基础。通过对这些基础的加权求和,PAT仅捕获全局形状上下文,而且还可以实现输入大小的线性复杂性。此外,我们提出了一种轻量级的多尺度关注(MST)块来构建不同尺度特征的关注,提供具有多尺度特征的模型。我们配备了PAT和MST,我们构建了我们的神经结构,称为PatchFormer,将两个模块集成到Point云学习的联合框架中。广泛的实验表明,我们的网络对一般点云学习任务的可比准确性具有9.2倍的速度高于先前的点变压器。
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3D点云的卷积经过广泛研究,但在几何深度学习中却远非完美。卷积的传统智慧在3D点之间表现出特征对应关系,这是对差的独特特征学习的内在限制。在本文中,我们提出了自适应图卷积(AGCONV),以供点云分析的广泛应用。 AGCONV根据其动态学习的功能生成自适应核。与使用固定/各向同性核的解决方案相比,AGCONV提高了点云卷积的灵活性,有效,精确地捕获了不同语义部位的点之间的不同关系。与流行的注意力体重方案不同,AGCONV实现了卷积操作内部的适应性,而不是简单地将不同的权重分配给相邻点。广泛的评估清楚地表明,我们的方法优于各种基准数据集中的点云分类和分割的最新方法。同时,AGCONV可以灵活地采用更多的点云分析方法来提高其性能。为了验证其灵活性和有效性,我们探索了基于AGCONV的完成,DeNoing,Upsmpling,注册和圆圈提取的范式,它们与竞争对手相当甚至优越。我们的代码可在https://github.com/hrzhou2/adaptconv-master上找到。
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The irregular domain and lack of ordering make it challenging to design deep neural networks for point cloud processing. This paper presents a novel framework named Point Cloud Transformer(PCT) for point cloud learning. PCT is based on Transformer, which achieves huge success in natural language processing and displays great potential in image processing. It is inherently permutation invariant for processing a sequence of points, making it well-suited for point cloud learning. To better capture local context within the point cloud, we enhance input embedding with the support of farthest point sampling and nearest neighbor search. Extensive experiments demonstrate that the PCT achieves the state-of-the-art performance on shape classification, part segmentation, semantic segmentation and normal estimation tasks.
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有效处理3D数据一直是一个挑战。大规模点云上的空间操作以稀疏数据存储,需要额外的成本。由于变形金刚的成功吸引,研究人员正在使用多头关注视力任务。但是,变压器中的注意力计算在输入数量和点云等集合的空间直觉中具有二次复杂性。我们重新设计了这项工作中的“变压器”,并将它们纳入形状分类以及部分和场景细分的层次结构框架中。我们建议我们的当地注意力单元,该单元捕获了空间社区的特征。我们还通过利用每次迭代的采样和分组来计算有效且动态的全局交叉注意。最后,为了减轻点云的非异质性,我们提出了一个有效的多尺度令牌化(MST),该标记(MST)提取了尺度不变的令牌以供注意操作。所提出的分层模型以平均准确性实现最新的形状分类,并以先前的分割方法的相同,同时需要更少的计算。我们提出的体系结构预测分割标签的标签约为以前最有效方法的延迟和参数计数的一半,具有可比的性能。该代码可从https://github.com/yigewang-whu/cloudattention获得。
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深入学习云越来越发展。将点与其邻居分组并对它们进行卷积相同的操作可以了解点云的本地特征,但此方法薄弱以提取长距离全局功能。在整个点云上执行关注的变换器可以有效地学习它的全局特征,但此方法几乎不会提取本地详细功能。在本文中,我们提出了一种新颖的模块,可以同时提取和保险熔断本地和全局功能,该功能被命名为CT-Block。 CT-块由两个分支组成,其中字母C表示卷积分支,字母T表示变压器分支。卷积分支对分组邻点的卷积进行了卷积以提取本地功能。同时,变压器分支对整个点云执行偏移注意过程以提取全局功能。通过CT-块中的特征传输元件构造的桥梁,本地和全局特征在学习期间彼此引导并有效地融合。我们应用CT-Block构建点云分类和分段网络,并评估几个公共数据集的性能。实验结果表明,由于CT-Block学习的特征是多种表现力的,所以由CT-Block构成的网络的性能在点云分类和分割任务实现现有技术。
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与卷积神经网络相比,最近开发的纯变压器架构已经实现了对点云学习基准的有希望的准确性。然而,现有点云变压器是计算昂贵的,因为它们在构建不规则数据时浪费了大量时间。要解决此缺点,我们呈现稀疏窗口注意(SWA)模块,以收集非空体素的粗粒颗粒特征,不仅绕过昂贵的不规则数据结构和无效的空体素计算,还可以获得线性计算复杂性到体素分辨率。同时,要收集关于全球形状的细粒度特征,我们介绍了相对的注意(RA)模块,更强大的自我关注变体,用于对象的刚性变换。我们配备了SWA和RA,我们构建了我们的神经结构,称为PVT,将两个模块集成到Point云学习的联合框架中。与以前的变压器和关注的模型相比,我们的方法平均达到了分类基准和10x推理加速的最高精度为94.0%。广泛的实验还有效地验证了PVT在部分和语义分割基准上的有效性(分别为86.6%和69.2%Miou)。
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随着激光雷达传感器和3D视觉摄像头的扩散,3D点云分析近年来引起了重大关注。经过先驱工作点的成功后,基于深度学习的方法越来越多地应用于各种任务,包括3D点云分段和3D对象分类。在本文中,我们提出了一种新颖的3D点云学习网络,通过选择性地执行具有动态池的邻域特征聚合和注意机制来提出作为动态点特征聚合网络(DPFA-NET)。 DPFA-Net有两个可用于三维云的语义分割和分类的变体。作为DPFA-NET的核心模块,我们提出了一个特征聚合层,其中每个点的动态邻域的特征通过自我注意机制聚合。与其他分割模型相比,来自固定邻域的聚合特征,我们的方法可以在不同层中聚合来自不同邻居的特征,在不同层中为查询点提供更具选择性和更广泛的视图,并更多地关注本地邻域中的相关特征。此外,为了进一步提高所提出的语义分割模型的性能,我们提出了两种新方法,即两级BF-Net和BF-Rengralization来利用背景前台信息。实验结果表明,所提出的DPFA-Net在S3DIS数据集上实现了最先进的整体精度分数,在S3DIS数据集上进行了语义分割,并在不同的语义分割,部分分割和3D对象分类中提供始终如一的令人满意的性能。与其他方法相比,它也在计算上更有效。
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变压器在自然语言处理中的成功最近引起了计算机视觉领域的关注。由于能够学习长期依赖性,变压器已被用作广泛使用的卷积运算符的替代品。事实证明,这种替代者在许多任务中都取得了成功,其中几种最先进的方法依靠变压器来更好地学习。在计算机视觉中,3D字段还见证了使用变压器来增加3D卷积神经网络和多层感知器网络的增加。尽管许多调查都集中在视力中的变压器上,但由于与2D视觉相比,由于数据表示和处理的差异,3D视觉需要特别注意。在这项工作中,我们介绍了针对不同3D视觉任务的100多种变压器方法的系统和彻底审查,包括分类,细分,检测,完成,姿势估计等。我们在3D Vision中讨论了变形金刚的设计,该设计使其可以使用各种3D表示形式处理数据。对于每个应用程序,我们强调了基于变压器的方法的关键属性和贡献。为了评估这些方法的竞争力,我们将它们的性能与12个3D基准测试的常见非转化方法进行了比较。我们通过讨论3D视觉中变压器的不同开放方向和挑战来结束调查。除了提出的论文外,我们的目标是频繁更新最新的相关论文及其相应的实现:https://github.com/lahoud/3d-vision-transformers。
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在本文中,我们提出了一个全面的点云语义分割网络,该网络汇总了本地和全球多尺度信息。首先,我们提出一个角度相关点卷积(ACPCONV)模块,以有效地了解点的局部形状。其次,基于ACPCONV,我们引入了局部多规模拆分(MSS)块,该块从一个单个块中连接到一个单个块中的特征,并逐渐扩大了接受场,这对利用本地上下文是有益的。第三,受HRNET的启发,在2D图像视觉任务上具有出色的性能,我们构建了一个针对Point Cloud的HRNET,以学习全局多尺度上下文。最后,我们介绍了一种融合多分辨率预测并进一步改善点云语义分割性能的点上的注意融合方法。我们在几个基准数据集上的实验结果和消融表明,与现有方法相比,我们提出的方法有效,能够实现最先进的性能。
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我们提出CPT:卷积点变压器 - 一种用于处理3D点云数据的非结构化性质的新型深度学习架构。 CPT是对现有关注的卷曲神经网络以及以前的3D点云处理变压器的改进。由于其在创建基于新颖的基于注意力的点集合嵌入通过制作用于处理动态局部点设定的邻域的卷积投影层的嵌入来实现这一壮举。结果点设置嵌入对输入点的排列是强大的。我们的小说CPT块在网络结构中通过动态图计算获得的本地邻居构建。它是完全可差异的,可以像卷积层一样堆叠,以学习点的全局属性。我们评估我们的模型在ModelNet40,ShapEnet​​部分分割和S3DIS 3D室内场景语义分割数据集等标准基准数据集上,以显示我们的模型可以用作各种点云处理任务的有效骨干,与现有状态相比 - 艺术方法。
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通过当地地区的点特征聚合来捕获的细粒度几何是对象识别和场景理解在点云中的关键。然而,现有的卓越点云骨架通常包含最大/平均池用于局部特征聚集,这在很大程度上忽略了点的位置分布,导致细粒结构组装不足。为了缓解这一瓶颈,我们提出了一个有效的替代品,可以使用新颖的图形表示明确地模拟了本地点之间的空间关系,并以位置自适应方式聚合特征,从而实现位置敏感的表示聚合特征。具体而言,Papooling分别由两个关键步骤,图形结构和特征聚合组成,分别负责构造与将中心点连接的边缘与本地区域中的每个相邻点连接的曲线图组成,以将它们的相对位置信息映射到通道 - 明智的细心权重,以及基于通过图形卷积网络(GCN)的生成权重自适应地聚合局部点特征。 Papooling简单而且有效,并且足够灵活,可以随时为PointNet ++和DGCNN等不同的流行律源,作为即插即说运算符。关于各种任务的广泛实验,从3D形状分类,部分分段对场景分割良好的表明,伪装可以显着提高预测准确性,而具有最小的额外计算开销。代码将被释放。
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机载激光扫描(ALS)点云的分类是遥感和摄影测量场的关键任务。尽管最近基于深度学习的方法取得了令人满意的表现,但他们忽略了接受场的统一性,这使得ALS点云分类对于区分具有复杂结构和极端规模变化的区域仍然具有挑战性。在本文中,为了配置多受感受性的场特征,我们提出了一个新型的接受场融合和分层网络(RFFS-NET)。以新颖的扩张图卷积(DGCONV)及其扩展环形扩张卷积(ADCONV)作为基本的构建块,使用扩张和环形图融合(Dagfusion)模块实现了接受场融合过程,该模块获得了多受感染的场特征代表通过捕获带有各种接收区域的扩张和环形图。随着计算碱基的计算基础,使用嵌套在RFFS-NET中的多级解码器进行的接收场的分层,并由多层接受场聚集损失(MRFALOSS)驱动,以驱动网络驱动网络以学习在具有不同分辨率的监督标签的方向。通过接受场融合和分层,RFFS-NET更适应大型ALS点云中具有复杂结构和极端尺度变化区域的分类。在ISPRS Vaihingen 3D数据集上进行了评估,我们的RFFS-NET显着优于MF1的基线方法5.3%,而MIOU的基线方法的总体准确性为82.1%,MF1的总准确度为71.6%,MIOU的MF1和MIOU为58.2%。此外,LASDU数据集和2019 IEEE-GRSS数据融合竞赛数据集的实验显示,RFFS-NET可以实现新的最新分类性能。
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点云完成任务旨在预测不完整的点云的缺失部分,并通过详细信息生成完整的点云。在本文中,我们提出了一个新颖的点云完成网络,即完成。具体而言,从具有不同分辨率的点云中学到了特征,该分辨率是从不完整输入中采样的,并根据几何结构转换为一系列\ textit {spots}。然后,提出了基于变压器的密集关系增强模块(DRA),以学习\ textit {spots}中的特征,并考虑这些\ textit {spots}之间的相关性。 DRA由点局部注意模块(PLA)和点密集的多尺度注意模块(PDMA)组成,其中PLA通过适应邻居的权重,PDMA Expolo the Local \ textit {spots}捕获本地信息。这些\ textit {spots}之间的全局关系以多尺度的密集连接方式。最后,由\ textit {spots}通过多分辨率点融合模块(MPF)预测完整形状,该模块(mpf)逐渐从\ textit {spots}中逐渐生成完整的点云,并基于这些生成的点进行更新\ textit {spots}云。实验结果表明,由于基于变压器的DRA可以从不完整的输入中学习表达性特征,并且MPF可以完全探索这些功能以预测完整的输入,因此我们的方法在很大程度上优于先进方法。
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点云的语义分割通过密集预测每个点的类别来产生对场景的全面理解。由于接收场的一致性,点云的语义分割对于多受感受性场特征的表达仍然具有挑战性,这会导致对具有相似空间结构的实例的错误分类。在本文中,我们提出了一个植根于扩张图特征聚集(DGFA)的图形卷积网络DGFA-NET,该图由通过金字塔解码器计算出的多基质聚集损失(Maloss)引导。为了配置多受感受性字段特征,将建议的扩张图卷积(DGCONV)作为其基本构建块,旨在通过捕获带有各种接收区域的扩张图来汇总多尺度特征表示。通过同时考虑用不同分辨率的点集作为计算碱基的点集惩罚接收场信息,我们引入了由Maloss驱动的金字塔解码器,以了解接受田间的多样性。结合这两个方面,DGFA-NET显着提高了具有相似空间结构的实例的分割性能。 S3DIS,ShapenetPart和Toronto-3D的实验表明,DGFA-NET优于基线方法,实现了新的最新细分性能。
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MLP-MIXER新出现为反对CNNS和变压器领域的新挑战者。尽管与变压器相比,尽管其相比,频道混合MLP和令牌混合MLP的概念可以在视觉识别任务中实现明显的性能。与图像不同,点云本身稀疏,无序和不规则,这限制了MLP-MILER用于点云理解的直接使用。在本文中,我们提出了一种通用点集运算符,其促进非结构化3D点之间的信息共享。通过简单地用SoftMax函数替换令牌混合的MLP,PointMixer可以在点集之间“混合”功能。通过这样做,可以在网络中广泛地使用PointMixer作为设定间混合,内部混合和金字塔混合。广泛的实验表明了对基于变压器的方法的语义分割,分类和点重建中的引光器竞争或卓越的性能。
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