PSFormer：用于三维显著目标检测的点Transformer
计算机视觉与模式识别
2022-10-31 v1
摘要
我们提出PSFormer，一种用于三维显著目标检测的高效点Transformer模型。PSFormer是一种编码器-解码器网络，充分利用Transformer以多尺度点级和场景级方式建模上下文信息。在编码器中，我们开发了点上下文Transformer（PCT）模块以在点级别捕获区域上下文特征；PCT包含两种不同的Transformer来挖掘点之间的关系。在解码器中，我们开发了场景上下文Transformer（SCT）模块以在场景级别学习上下文表示；SCT包含上采样与Transformer块以及多上下文聚合单元，将来自编码器的全局语义与多级特征整合为全局场景上下文。实验表明PSFormer相较竞争方法有明显提升，并验证了PSFormer对小型物体、多个物体及具有复杂结构物体等挑战性情况更具鲁棒性。
引用
@article{arxiv.2210.15933,
title = {PSFormer: Point Transformer for 3D Salient Object Detection},
author = {Baian Chen and Lipeng Gu and Xin Zhuang and Yiyang Shen and Weiming Wang and Mingqiang Wei},
journal= {arXiv preprint arXiv:2210.15933},
year = {2022}
}