영상 격자와 다른 입력
점군에는 영상의 행과 열처럼 모든 위치가 같은 간격으로 정해져 있지 않을 수 있다. 점 사이의 기하 관계와 특징을 고려해야 한다. Point Transformer는 이런 입력을 위한 주의 계층을 설계해 공간 자료의 정보를 모은다.
관계에 따른 집계
주의 연산은 관련 입력의 정보를 서로 다른 비중으로 모을 수 있다. 단순한 동일 가중 평균보다 표현에 유연성을 줄 수 있지만 어떤 비중이 유용한지는 학습과 작업에 따라 달라진다. 주의 가중치만으로 실제 물체의 인과 관계를 확인했다고 볼 수는 없다.
가중 집계의 예
두 이웃의 스칼라 특징이 2와 8이고 가중치가 0.75와 0.25라면 집계값은 3.5다. 같은 특징을 반대 비중으로 모으면 6.5다. 입력의 관계를 어떻게 반영하는지가 결과에 영향을 준다는 예이며 실제 계층의 벡터 주의 공식을 나타내지는 않는다.
출력과 검증
점군 전체의 범주를 정하는 일과 점마다 라벨을 주는 일은 다르다. 작은 물체의 분할과 넓은 장면의 경계, 점 밀도 변화에서의 오류를 확인한다. 모델 규모와 이웃 구성 및 입력 점 수를 맞춰 비용을 비교하고 특정 자료에서의 성능을 모든 센서 환경에 일반화하지 않는다.