1.一種基于多尺度多層次transformer的幾何點云壓縮方法,其特征在于由如下步驟所組成:
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于多尺度多層次transformer的幾何點云壓縮方法,其特征在于:在步驟(2)構(gòu)建點云幾何壓縮網(wǎng)絡(luò)中,所述的多尺度局部特征提取模塊由局部特征提取分支1與局部特征提取分支2、局部特征提取分支3并聯(lián)構(gòu)成。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基基于多尺度多層次transformer的幾何點云壓縮方法,其特征在于:所述的局部特征提取分支1由下采樣層與共享多層感知機、最大池化層依次串聯(lián)構(gòu)成;所述的局部特征提取分支2、局部特征提取分支3的結(jié)構(gòu)與局部特征提取分支1相同;
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于多尺度多層次transformer的幾何點云壓縮方法,其特征在于:在步驟(2)構(gòu)建點云幾何壓縮網(wǎng)絡(luò)中,所述的全局特征提取模塊由共享多層感知機與最大池化層串聯(lián)構(gòu)成。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于多尺度多層次transformer的幾何點云壓縮方法,其特征在于:在步驟(2)構(gòu)建點云幾何壓縮網(wǎng)絡(luò)中,所述的多尺度transformer模塊由偏移注意力塊1與偏移注意力塊2、偏移注意力塊3、偏移注意力塊4依次串聯(lián)構(gòu)成。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于多尺度多層次transformer的幾何點云壓縮方法,其特征在于:在步驟(2)構(gòu)建點云幾何壓縮網(wǎng)絡(luò)中,所述的多層次transformer模塊的構(gòu)建方法如下: