点云是一种表示三维对象表面的数据结构，通常由大量的点组成。这些点的坐标可以在空间中精确地定义对象的形状和结构。在计算机视觉领域，点云广泛应用于三维建模、虚拟现实、自动驾驶、工业检测等领域。然而，由于采集过程中的噪声、遮挡或设备限制，常常会导致点云数据的不完整性，即缺少某些区域的点。这种不完整性会影响到对三维场景的准确理解和处理。点云补全技术的发展就是为了解决这一问题。其主要目标是从不完整的点云数据中推断出缺失的部分，以恢复完整的三维结构。

随着深度学习技术的发展，特别是Transformer模型的出现，点云补全领域也迎来了新的突破。Transformer模型以自注意力机制为基础，能够捕捉全局和局部之间的关系，适用于处理具有复杂结构的数据。因此，微云全息(NASDAQ:HOLO)开发了一种基于Transformer-Net(TNet)的增强型点云补全方法的技术，该技术通过在局部和全局之间建立有效的联系，能够更准确地预测缺失部分。同时，Transformer模型的自注意力机制还可以自动学习到点云数据中的特征表示，避免了手工设计特征提取器的复杂性。

微云全息的TNet，利用Transformer模型的强大能力，结合局部特征提取和堆叠特征提取等技术，实现了对不完整点云的精细补全。通过这种方法，可以更好地保留对象的细节信息和局部相关性，从而提高了点云补全的准确性和质量。

微云全息(NASDAQ:HOLO)一种基于TNet的增强型点云补全方法的技术的实现。首先，对输入的不完整点云数据进行清洗和规范化。这可能包括去除离群点和噪声、对点云进行归一化处理以及进行数据采样以减少数据量和提高计算效率。清理后的数据集应该是对补全任务有利的，同时尽可能地保留了原始数据的结构和特征。

在特征提取阶段，特征提取器对点云数据进行转换为适合输入到Transformer模型网络。传统的方法使用卷积神经网络(CNN)来提取特征，而基于Transformer的方法则更倾向于使用自注意力机制。这一步骤的目标是将点云数据转换为高维的特征表示，以便后续的Transformer网络能够更好地理解点云数据的结构和内容。

Transformer网络是基于自注意力机制的深度神经网络结构，在点云补全任务中，构建一个处理点云数据的Transformer网络。这包括堆叠多个Transformer层，每个层包含多头自注意力机制和前馈神经网络。通过这种方式，Transformer网络能够有效地捕获点云数据的全局和局部关系。

利用Transformer网络对输入的不完整点云数据进行补全。这一过程通常包括将预处理后的点云数据输入到Transformer网络中，经过一系列的Transformer层进行特征提取和重建。最终，模型会生成完整的点云数据，填补了原始数据中的缺失部分。

在计算机视觉领域中，微云全息提出的一种基于TNet的增强型点云补全方法，标志着对于处理不完整点云数据的重大突破。通过利用Transformer模型的自注意力机制，这一技术能够有效地捕获点云数据的全局和局部关系，实现了对点云的精确和高效补全。未来，随着对该技术的进一步研究和改进，有望在各个领域看到更广泛和深远的应用，为推动计算机视觉技术的发展做出更大的贡献。

同时，期待该技术在自动驾驶、虚拟现实、智能制造等领域发挥更大的作用。这一技术将进一步推动了人工智能技术在现实世界中的应用，为我们带来更智能、更高效的解决方案，助力人类社会迈向更加智慧的未来。

美国年度消费者支出数据将推迟发布，美劳工统计局“罕见”拒绝解释原因　　华尔街见闻　　美国劳工统计局周五宣布，原定于下周二发布的2024年度消费者支出数据将被“重新安排至稍后日期”，这份报告用于确定来年通胀数据中特定商品和服务的权重。美国劳工统计局并未解释推迟的原因，也未提供新的发布时间表，仅表示“有更多信息时将通知用户”