混合Transformer-CNN架构用于高效点云分类的注意力机制研究

摘要

本文提出了一种基于Transformer的点云分类方法。通过设计两个关键模块：混合特征提取模块和多头自注意力模块，实现了点云数据的高效特征提取和分类。混合特征提取模块整合了卷积神经网络（CNN）和Transformer架构的优势，通过卷积操作提取局部几何特征。多头自注意力模块通过多个自注意力头检测点云中的多样化特征关联，以进一步增强特征表示。实验结果也证明了我们方法的有效性。我们的方法在ModelNet40数据集上达到了91.6%的mAcc和93.3%的OA；在ScanObjectNN数据集上，它达到了79.8%的mAcc。