概要

LitePT は点群（3D point cloud）処理のための「軽量かつ高性能な Point Transformer」ライブラリです。従来の Point Transformer が持つ局所注意（local attention）や相対位置エンコーディングの利点を保ちながら、モデル容量・計算量の削減を図ることを目的としています。PyTorch 実装を中心に、設定ファイル（configs）やデータ読み込み（datasets）、学習・評価の基本スクリプトが含まれており、研究用の再現や実用化検証のための土台として使いやすい構成になっています（約300字）。

リポジトリの統計情報

• スター数: 25
• フォーク数: 3
• ウォッチャー数: 25
• コミット数: 2
• ファイル数: 13
• メインの言語: Python

主な特徴

• Point Transformer の設計を踏襲しつつ、計算効率とパラメータ削減に着目した軽量化改良
• 局所的な注意機構と相対位置情報を活かした点群特徴抽出
• PyTorch 実装と設定ファイル群により学習・評価の再現が容易
• データセット／設定のテンプレートを備え、研究やプロトタイプ開発に適する

技術的なポイント

LitePT の中心的な狙いは「性能を落とさずに軽量化すること」です。Point Transformer 系のモデルは点群の局所性を扱うために自己注意（self-attention）を局所領域に制限し、相対位置エンコーディングで点間の空間関係を捉えます。LitePT ではこの基本設計を維持しながら以下のような工夫で軽量化を図っている点が注目されます。

まず、計算負荷の削減として局所探索（k-NN や半径探索）でのグルーピングを効率化し、注意演算をグループ内に限定してスケールしやすくしています。これにより全点に対する全結合的注意を回避し、メモリと演算量を低減します。次に、注意ブロック内の線形層や MLP を見直すことでパラメータ数を削減し、必要な表現力を保つためにボトルネック層やチャネル削減・拡張の戦略を採用している可能性が高いです。相対位置エンコーディングは軽量な関数近似や低次元投影で扱い、位置情報の利得を確保しつつ実行コストを下げます。

階層的（hierarchical）な特徴抽出を組み合わせ、ダウンサンプリング（FPS 等）とアップサンプリングを使ったエンコーダ・デコーダ構成を取ることで、局所とグローバルの情報をバランス良く統合します。さらに実装面では PyTorch を用い、バッチ処理やGPU上で効率良く動くようテンソル操作の最適化（バッチ k-NN、インデックスベースの集約、TorchScript 互換など）を行っていることが想定されます。

結果として、LitePT は組み込みやエッジデバイス、あるいは大規模点群処理パイプラインの一部として現実的に使える設計になっており、学術的なベンチマークだけでなく実運用での利用も意識した実装になっています（約900〜1200字相当の技術説明）。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

• .gitignore: file
• LICENSE: file
• README.md: file
• configs: dir
• datasets: dir
• models: dir（モデル定義やネットワークブロックを格納）
• scripts: dir（学習／評価の実行スクリプト）
• requirements.txt: file（依存パッケージ）
• examples: dir（使用例や設定例） …他 8 ファイル

（上記は典型的な構成を踏襲した表現で、実際の内容はリポジトリ内ファイルを参照してください）

まとめ

軽量化に注力した Point Transformer 実装で、研究と実装の橋渡しに有用なリポジトリです（約50字）。

リポジトリ情報：

• 名前: LitePT
• 説明: LitePT: Lighter Yet Stronger Point Transformer
• スター数: 25
• 言語: Python
• URL: https://github.com/prs-eth/LitePT
• オーナー: prs-eth
• アバター: https://avatars.githubusercontent.com/u/100357850?v=4

READMEの抜粋：