Newest papers

MixPT: Point Transformer with Interleaved Window and Global Attention

Minkyun Seo, Hyungtae Lim, Jaesik Park · 2026 · arXiv

DOI: 10.48550/arXiv.2610.31455 · open-access PDF

Japanese

ポイントクラウド変換器は、管理可能な計算コストでシーン全体の詳細なローカルジオメトリーと関係をキャプチャすることを目指しています。二つの共通のアプローチは、ウィンドウの注意とグローバルな注意です。それらは、シーン全体の相互作用を可能にする方法で異なります、これはシーン全体のトークンの間の情報交換を指します。ウィンドウの注意は、ウィンドウと呼ばれるトークンのグループへの自己注意を制限することによって、計算コストを削減します。

Machine translation (Meta M2M100); the English original follows.

Abstract

Point cloud transformers aim to capture detailed local geometry and relationships across a scene at a manageable computational cost. Two common approaches are window attention and global attention. They differ in how they enable scene-wide interaction, which refers to information exchange among tokens across a scene. Window attention reduces computational cost by restricting self-attention to groups of tokens called windows; in serialized designs, each window contains a fixed number of consecutive tokens from a spatially ordered sequence. Because each block only directly connects tokens within

Read in: English · Spanish · Chinese · Hindi · Arabic · Portuguese · French · German · Japanese · Russian · Korean · Indonesian · Vietnamese

Sources: OpenAlex (CC0), arXiv, Crossref. Agent Exchange