官方陈奕迅
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point transformer

感觉主要在于 point transformer layer层的设计和整个网络层的设计

point transformer layer的设计

 point transformer_第1张图片

     文章作者就提出了这样一个公式，其中X为该点的k个邻居，xj为第j个邻居，而ϕ(xi)为该点xi的q值，ψ(xj) 为邻居xj的k值，两者相减再加上δ（位置编码），得到的值进行一个mlp（即γ函数）得到attention中的权重，再利用ρ（例如softmax）进行归一化处理，而α(xj)为value值，加上位置编码后再与之前的值相乘就得到了点的重要程度。

MLP学习：包含关系

归一化处理和简化：减少训练消耗和达到更好的训练效果

网络架构

point transformer_第2张图片
 

transformer块

transformer down

 transformer up

针对解决的问题

注意力机制的好处：自注意力本质上是一个集合操作符，位置信息作为元素的属性提供，这些元素被作为集合处理。由于3D点云本质上是具有位置属性的点集，因此自注意机制似乎特别适合于这类数据。

证明了位置编码在大尺度点云点云理解中的重要性。

为什么这样设计网络

点云的无序性和无规则性 天生的适合自注意力机制 将邻域点和中心点进行减法 ，提取出该特征来 送到MLP和非线性层 进行自注意力的池化，可以得到不同的邻域对于中心点的权重，实现自注意力机制，从而能够得到局部几何结构，由于这种机制是集合性质处理的，所以适合点云这种无序的数据。

如有不对 请多多指教

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