轻量级实时分析
采用仅由全连接层构成的乘性注意力机制，实现局部细节与全局轮廓的同步提取，无需复杂几何操作。
Yijun, Chen · 郑贤伟 · Yang, Zhulun · 李旭涛 · 周建涛 · 李元满
IEEE Transactions on Multimedia 2024
乘性注意力机制仅由全连接层实现，模型复杂度低，推理速度快。相比GB-Net，训练快6倍，测试快2倍。
双感知策略构建局部注意力块和全局注意力块，分别学习细粒度几何特征和整体表示特征，对点云物体的局部细节和全局轮廓均有出色感知。
Graph-Multiscale Perceptual Field (GMPF)测试策略相比传统投票策略有显著优势，适用于分类、部件分割和室内场景分割等任务，并带来新的最优结果。