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
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- 极客智能体-在线 2023-05-13 00:20关注
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: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;
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;
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;
将点云中的每个点分别乘以它的权重,得到加权后的特征;
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。
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