트랜스포머 기반 특징 활용의 한계를 극복하기 위한 효과적인 방법은 무엇일까?
트랜스포머 기반 특징은 밀집한 포인트 클라우드에서 확장성 문제를 겪을 수 있습니다. 이를 극복하기 위한 효과적인 방법 중 하나는 k-NN을 사용하여 지역 이웃 포인트에서 주의 맵을 집계하는 것입니다. 이를 통해 지역적인 특징을 추출하고, 전체 포인트 클라우드를 고려하는 것보다 효율적인 특징 임베딩을 얻을 수 있습니다. 또한, 분석적인 위치 인코딩을 활용하여 특징을 임베딩하는 것도 효과적일 수 있습니다. 이러한 방법들은 트랜스포머 기반 특징의 확장성 문제를 극복하고, 밀집한 포인트 클라우드에서도 효율적인 특징 추출을 가능하게 합니다.