论文标题：Voxel Set Transformer: A Set-to-Set Approach to 3D Object Detection from Point Clouds
cvpr2022
transformer用在点云上面逐渐成为一种新的趋势 本文就是用transformer做3d目标检测。
作者首先分析了现有的一些方法 直接在点云上逐个点用transformer是行不通的 因为实在是太大了 而现有的一些方法 例如将点云group后做trans 又难免遗漏一些点 将点云转化为voxel 进行3d卷积的话 相对于transformer来说 感受野是很小的。那么 有没有一种方法能够既享受trans带来的全局特征 又能减小一下计算量呢 这篇文章就是在这样的背景下写出来的：
老规矩 上图！
文章是在point level上做的 可以看到 作者提出来比较新的点就是文章中的vsa层，那我们便来仔细看看这个结构：
这个结构是对于所有的点云进行的 首先作者引入了set transformer 的概念，建议大家看这篇文章前可以稍微浏览一下之前nips上的一篇文章：《Set transformer: A framework for attention-based permutation-invariant neural networks》
主要思路类似于linformer 大概就是认为自注意力矩阵是一个低秩的模块 因此对于自注意力模块 我们可以采用两个cross attetion的操作来进行降秩处理，再将降秩后的attention matrix与我们的输入矩阵进行相乘。
而对于所有的点云 我们便从此出发，首先对于点云映射到key 和 value 我们进行一个线性映射的操作 随后计算key和一个降秩矩阵L（K*D）之间的cross attention 再与value相乘 经过softmax计算value的权重后与value进行相乘 得到hidden feature 这个hidden feature是对于每一个点而言的 我们将它们根据voxel的划分分配到每一个voxel中 组成每一个voxel的feature深度：
对组成的voxel图 我们进行深度卷积 提取不同voxel间的特征 这个卷积进行了两次 最后再进行broadcast 将得到的feature投影回原来的point 对于新得到的feature 我们将它们做为key 和 value 进行前面类似的与低秩矩阵的crossattention操作后 得到新的point feature
我们可以看到 前面的encoder实际上就是vfe的操作
上述模块 即为全文的重点 vsa
随后对该模块进行叠加 不断提取pointlevel的全局特征 最后利用 soft pool 将特征投影到 bev
X是该bev voxel内的点的特征
最后进行2d卷积 输出检测的head
作者认为该网络还可以扩展到二阶段 第二阶段 作者利用了cvpr2021的Lidar rcnn作为refinement net
ablation实验做了替换ffn和不同的latent codes 及在pointrcnn上替换Sa为transformer 来看看效果吧：
可以看到 很重要的一点是 进行voxel间的conv能很大的提升ap 相比原来的sa transformer也确实能更好地提取局部特征。
