PointMamba: A Simple State Space Model for Point Cloud Analysis

📄 arXiv: 2402.10739v5 📥 PDF

作者: Dingkang Liang, Xin Zhou, Wei Xu, Xingkui Zhu, Zhikang Zou, Xiaoqing Ye, Xiao Tan, Xiang Bai

分类: cs.CV

发布日期: 2024-02-16 (更新: 2024-11-25)

备注: Accepted at NeurIPS 2024. The code will be made available at https://github.com/LMD0311/PointMamba

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出PointMamba以解决点云分析中的计算复杂性问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 点云分析 状态空间模型 计算复杂度 全局建模 空间填充曲线 Mamba编码器 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有的Transformer方法在点云分析中面临计算复杂度高的问题，尤其是注意力机制的平方复杂度限制了其应用。
  2. PointMamba通过引入线性复杂度的状态空间模型，利用空间填充曲线进行点标记，提供了一种高效的全局建模方案。
  3. 实验结果显示，PointMamba在多个数据集上表现优越，显著降低了GPU内存使用和计算量，提升了性能。

📝 摘要（中文）

随着Transformer在点云分析任务中的广泛应用，其优秀的全局建模能力受到认可。然而，注意力机制的平方复杂度使得设计线性复杂度的方法成为一种吸引人的选择。本文提出了PointMamba，将最近的代表性状态空间模型Mamba的成功从自然语言处理转移到点云分析任务。与传统的Transformer不同，PointMamba采用线性复杂度算法，展现全局建模能力，同时显著降低计算成本。具体而言，我们的方法利用空间填充曲线进行有效的点标记，并采用极其简单的非层次化Mamba编码器作为主干。全面评估表明，PointMamba在多个数据集上实现了优越的性能，同时显著减少了GPU内存使用和FLOPs。这项工作强调了状态空间模型在3D视觉相关任务中的潜力，并为未来研究提供了一个简单而有效的基于Mamba的基线。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决点云分析中传统Transformer方法的高计算复杂度问题，尤其是注意力机制带来的平方复杂度限制。

核心思路：PointMamba通过引入线性复杂度的状态空间模型，借助空间填充曲线进行有效的点标记，从而实现全局建模能力的同时降低计算成本。

技术框架：整体架构包括一个简单的非层次化Mamba编码器作为主干，结合空间填充曲线的点标记方法，形成高效的点云处理流程。

关键创新：最重要的技术创新在于将状态空间模型的成功应用于点云分析，提供了一种与传统Transformer本质不同的线性复杂度解决方案。

关键设计：在设计中，采用了空间填充曲线进行点标记，确保了点云数据的有效表示，同时Mamba编码器的简单结构减少了计算资源的消耗。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，PointMamba在多个数据集上实现了显著的性能提升，相较于传统方法，GPU内存使用减少了XX%，FLOPs降低了YY%，展示了其在点云分析中的优势。

🎯 应用场景

PointMamba在3D视觉任务中具有广泛的应用潜力，包括自动驾驶、机器人导航和虚拟现实等领域。其高效的计算性能和全局建模能力将推动相关技术的发展，提升实际应用的效率和效果。

📄 摘要（原文）

Transformers have become one of the foundational architectures in point cloud analysis tasks due to their excellent global modeling ability. However, the attention mechanism has quadratic complexity, making the design of a linear complexity method with global modeling appealing. In this paper, we propose PointMamba, transferring the success of Mamba, a recent representative state space model (SSM), from NLP to point cloud analysis tasks. Unlike traditional Transformers, PointMamba employs a linear complexity algorithm, presenting global modeling capacity while significantly reducing computational costs. Specifically, our method leverages space-filling curves for effective point tokenization and adopts an extremely simple, non-hierarchical Mamba encoder as the backbone. Comprehensive evaluations demonstrate that PointMamba achieves superior performance across multiple datasets while significantly reducing GPU memory usage and FLOPs. This work underscores the potential of SSMs in 3D vision-related tasks and presents a simple yet effective Mamba-based baseline for future research. The code will be made available at \url{https://github.com/LMD0311/PointMamba}.