1樓：
不如12.16的Point Transformer(PT) 。
PCT用的global attention，PT用的local vector attention。這個local很重要，很節省memory和計算時間。PT裡面有兩個KNN的K，他說設定成16，如果輸入為1024個點，下取樣256的時候就剩4個點，怎麼k為16？
費解，等原始碼……
pt原始碼還沒放，github 復現是89.6，我自己復現了下，很多小坑沒填，91.4，
兩者都用了pointnet裡面的SA，如果沒有SA單純的transformer會怎樣？
2樓：兩秋
公式（8）我剛看到時也有疑問，後來發現可能這裡的約等號並不是值上約等於，而是形式上約等於的意思。
這篇文章並沒有直接用圖神經網路來做，而這裡的拉普拉斯矩陣好像也並不是直接使用的，作者這裡由Fin-Fsa逐漸推導到I-A，發現與拉普拉斯矩陣的計算公式D-E存在形式上的相似性。所以我感覺這裡只是蹭了一下拉普拉斯矩陣這個概念，解釋了一下使用offset-attention的動機（正如樓上所說），不必遵循嚴格的數學邏輯。
個人理解，如有不當，敬請指出。
3樓：
PCT這篇是照著RS-CNN的套路來的，dataset和task照搬
PT這篇就是乙個更深的PN++，然後在每乙個hierarchical結構後面套一層講故事的Transformer，故事沒有PCT講得好
我比較好奇，兩篇文章的Transformer，都加到ECCV'20的CloserLook3D的PosPooling層後面，會有什麼實質性的提公升麼？
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