4、（PCT）Point Cloud Transformer

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本篇论文介绍Transformer在3D点云领域的应用，Transformer在NLP领域和图像处理领域都得到了广泛的应用，特别是近年来在图像领域的应用，本篇论文主要介绍，如何将Transformer运用到3D点云领域。

PCT的出发点

PCT（Point Cloud Transformer）的设计灵感来自于Transformer在处理序列数据（如自然语言处理）中的成功应用。PCT的出发点包括：

1. 点云数据的特性：
   • 稀疏性和不规则性：点云数据通常是不规则且稀疏的，传统的卷积网络难以直接处理这些特性。Transformer的自注意力机制通过全局建模和自适应加权，有助于有效处理这些数据特性。
2. 增强局部和全局特征：
   • 偏移注意力（Offset Attention）：PCT引入了偏移注意力机制，用于增强点云的局部特征建模。通过计算自注意力特征与输入特征之间的偏移，PCT能够更好地捕捉点云中的细节和局部几何结构。
3. 提高点云处理能力：
   • 改进的特征聚合：PCT利用Transformer的自注意力机制对点云进行特征聚合，从而提高模型在点云分类、分割等任务上的表现。通过全局特征建模，PCT能够更准确地理解点云的整体结构。

模型架构

模型的主体架构，左边是编码器，Transformer对点云特征进行提取，编码器中的每一个Attention，

1. 引入了偏移量机制，学习偏移量使提取的特征更加准确，

2. 邻居嵌入机制使用，在点云采样期间使用欧几里得距离分组的 k-NN 搜索对每个点的局部邻居的特征进行聚合。使得模型可以聚合局部邻居之间的特征。

3. 右边分别是分类和分割任务，属于下游任务，和PointNet模型分类和分割方法一致。

Transformer模块细节

自注意力机制的细节，和普通的Transformer的计算方法完全一致，只是应用于图像时，每个特征是序列，这里是先对点的特征进行升维，使得每个点的特征变成一个序列，通用计算的到的q、k、v，让每个q和k进行相似度计算，最后将权重应用于v得计算后的特征，得到特征之后，这里会使用偏移注意力机制，来修正特征提取，最后连接残差连接得到最终的特征。

偏移注意力机制原理

邻居嵌入机制使用

实际上就在输出到Attention层之前，对特征数据点进行数据增强，采用最远点采样，采集能够代表全局特征的点，例如1024个，然后1024个点在全局的点云中使用K-NN计算离采样点最近的K个点，并计算这些点特征，最后再将特征聚合到采样点上，作为最终的输入特征点，这样使得采样点具有邻居的特征，使得点云特征更加丰富。

以上就是PCT的大致思想，主要在于两点：

1. 在于输入数据的增强，采用邻居嵌入，使得输入数据具有邻居点之间的特征信息。

2. 在于偏移注意力机制的加入，对于特征提取准确度的修正，使得特征提取更加的精准。