Point Transformer
计算机视觉与模式识别
2021-10-15 v2
摘要
本文提出 Point Transformer，一种直接作用于无序非结构化点集的深度神经网络。我们设计 Point Transformer 以提取局部与全局特征，并通过引入局部-全局注意力机制关联两种表示，旨在捕获空间点关系与形状信息。为此，我们提出作为 Point Transformer 一部分的 SortNet，其基于学习得分选取点，从而诱导输入置换不变性。Point Transformer 的输出为排序且置换不变的特征列表，可直接纳入常见计算机视觉应用。我们在标准分类与部件分割基准上评估方法，展示了相较先前工作的具竞争力结果。代码公开于：https://github.com/engelnico/point-transformer
引用
@article{arxiv.2011.00931,
title = {Point Transformer},
author = {Nico Engel and Vasileios Belagiannis and Klaus Dietmayer},
journal= {arXiv preprint arXiv:2011.00931},
year = {2021}
}