mmdetection3d pointpillars 怎么融合自注意力机制

Question

毕业论文中需要融合注意力机制的pointpillars来验证ap更高，但是不会搞自注意力机制，有谁可以吗，使用kitti数据集

Answer 1

以下答案由GPT-3.5大模型与博主波罗歌共同编写：
自注意力机制是一种可以有效提取特征的图像处理方法，如果想要在pointpillars中加入自注意力机制，可以考虑在点云网络中给每个点赋予权值，从而加入自注意力机制。具体来说，一般可以采用以下步骤：

1. 根据点云中每个点的位置，计算每个点与其他点的距离，得到一个距离矩阵;

2. 引入一个参数矩阵，用于将距离矩阵映射到一个更高维度的参数空间;

3. 通过一个神经网络从距离矩阵的参数空间中计算每个点的权重;

4. 将点云中的每个点分别乘以它的权重，得到加权后的特征;

5. 最后将加权后的特征输入到分类器或回归器中进行后续处理。

下面是一个示例代码，其中包含了点云中每个点的特征提取和自注意力机制的加入。代码中使用了kitti数据集来验证效果。

import torch
import torch.nn as nn

class PointNetLayer(nn.Module):
    def __init__(self, in_channels, out_channels):
        super(PointNetLayer, self).__init__()
        self.layer = nn.Sequential(
            nn.Conv1d(in_channels, out_channels, 1),
            nn.BatchNorm1d(out_channels),
            nn.ReLU()
        )

    def forward(self, x):
        return self.layer(x)

class SelfAttention(nn.Module):
    def __init__(self, in_channels, out_channels):
        super(SelfAttention, self).__init__()
        self.theta = PointNetLayer(in_channels, out_channels)
        self.phi = PointNetLayer(in_channels, out_channels)
        self.g = PointNetLayer(in_channels, out_channels)
        self.softmax = nn.Softmax(dim=-1)

    def forward(self, x):
        theta = self.theta(x)
        phi = self.phi(x)
        g = self.g(x)

        theta = theta.squeeze().transpose(1, 2)
        phi = phi.squeeze()
        g = g.squeeze().transpose(1, 2)
        f = torch.matmul(theta, phi)
        f = self.softmax(f)
        y = torch.matmul(f, g)
        y = y.transpose(1, 2).unsqueeze(1)
        return y

class PointPillars(nn.Module):
    def __init__(self, in_channels, out_channels, attention_channels):
        super(PointPillars, self).__init__()
        self.layer1 = PointNetLayer(in_channels, out_channels)
        self.layer2 = PointNetLayer(out_channels, out_channels)
        self.attention = SelfAttention(out_channels, attention_channels)
        self.layer3 = PointNetLayer(out_channels, out_channels)     
        self.classifier = nn.Sequential(
            nn.Linear(out_channels, 128),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(128, 64),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(64, 1),
        )
        
    def forward(self, x):
        x = self.layer1(x)
        x = self.layer2(x)
        x = self.attention(x)
        x = self.layer3(x)
        x = x.flatten(start_dim=1)
        x = self.classifier(x)
        return x

这里我们先定义了一个PointNetLayer，它是点云网络中常见的一个网络层，用于将每个点的特征向量映射到一个更高维度的空间。然后定义了一个SelfAttention层，它可以从点云中提取特征并应用自注意力机制；最后定义了一个PointPillars模型，它包含一个PointNetLayer层、一个SelfAttention层、另一个PointNetLayer层和一个全连接层。在forward函数中，我们首先通过第一个PointNetLayer对点云中的每个点进行特征提取，然后通过第二个PointNetLayer再进行一次特征提取。接着，我们将其输入到自注意力机制中，得到具有权值的特征值。最后，我们通过第三个PointNetLayer对这些特征进行一次处理，并将处理后的特征输入到分类器中进行处理。
如果我的回答解决了您的问题，请采纳！