PointNet++改进策略 ：模块改进 | PointCAT， 使用交叉注意力机制来提升3D点云任务中提升模型精度

• 论文题目：PointCAT:Cross-Attention Transformer for Point Cloud
• 通讯地址：南京理工大学
• 代码地址：https://github.com/xincheng-yang/PointCAT
  
• . PointCAT架构：PointCAT提出了一种基于交叉注意力机制的Transformer网络，专门用于点云表示。它通过两个不同的多尺度特征分支，利用交叉注意力机制来交换信息。通过这种方式，模型能够有效捕获点云中的长程依赖和多层次特征。
• . 计算效率优化：为了降低模型的计算复杂度，PointCAT只使用一个分支的单类token作为查询，计算与另一个分支的注意力图，从而减少多分支结构带来的计算开销。
• 实验结果：通过广泛的实验，论文证明了PointCAT在形状分类、部分分割和语义分割任务上取得了优异或可比的性能。模型在ModelNet40、ShapeNetPart和S3DIS等数据集上表现良好，尤其是在分类任务中取得了93.5%的整体精度。
• 创新点&#