Point Cloud Mamba: Point Cloud Learning via State Space Model

📄 arXiv: 2403.00762v4 📥 PDF

作者: Tao Zhang, Haobo Yuan, Lu Qi, Jiangning Zhang, Qianyu Zhou, Shunping Ji, Shuicheng Yan, Xiangtai Li

分类: cs.CV

发布日期: 2024-03-01 (更新: 2024-10-11)

备注: Update more results on S3DIS dataset

💡 一句话要点

提出Mamba模型以高效处理点云数据

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

关键词: 点云处理 状态空间模型 Mamba模型 计算机视觉 深度学习 数据序列化

📋 核心要点

  1. 现有的点云处理方法多依赖于变换器或多层感知器，存在计算复杂度高和建模能力不足的问题。
  2. 本研究提出Mamba模型，通过Consistent Traverse Serialization方法将点云转换为1-D序列，并引入点提示和位置信息编码来提升处理效率。
  3. 实验结果显示，Point Cloud Mamba在ScanObjectNN、ModelNet40、ShapeNetPart和S3DIS数据集上均超越了现有最先进的点云处理方法，尤其在S3DIS上提升了79.6 mIoU。

📝 摘要（中文）

近年来，状态空间模型在全球建模能力和线性计算复杂度方面表现出色。本研究首次将Mamba架构应用于点云数据建模，展示其在效率和效果上的优势。我们提出了一种新颖的Consistent Traverse Serialization方法，将点云转换为1-D点序列，同时确保相邻点在序列中也保持空间相邻。通过引入点提示和基于空间坐标映射的位置信息编码，Mamba能够更有效地处理不同顺序的点序列。实验结果表明，Point Cloud Mamba在多个数据集上超越了现有的最先进方法，取得了新的SOTA性能。

🔬 方法详解

问题定义：本研究旨在解决现有点云处理方法在计算复杂度和建模能力上的不足，尤其是变换器和多层感知器的局限性。

核心思路：论文提出Mamba模型，利用状态空间模型的优势，通过Consistent Traverse Serialization将点云数据转换为1-D序列，确保相邻点在序列中保持空间相邻，从而提升处理效率。

技术框架：整体架构包括数据预处理、点云序列化、模型训练和评估四个主要模块。数据预处理阶段采用Consistent Traverse Serialization方法，模型训练阶段则引入点提示和位置信息编码。

关键创新：最重要的创新在于首次将Mamba架构应用于点云数据处理，并通过序列化方法和点提示显著提升了模型的处理能力和效果。与传统方法相比，Mamba在处理复杂点云数据时展现出更高的效率和准确性。

关键设计：在模型设计中，采用了多种点序列变体以增强模型的观察能力，并通过空间坐标映射实现了有效的位置信息编码，确保模型能够理解点云数据的空间结构。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，Point Cloud Mamba在多个数据集上均超越了最先进的点云处理方法PointNeXt，尤其在S3DIS数据集上取得了79.6 mIoU，显著超出DeLA和PTv3模型，分别提升了5.5 mIoU和4.9 mIoU，展示了其卓越的性能。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自动驾驶、机器人导航、三维重建等，能够为这些领域提供更高效的点云数据处理方案。未来，Mamba模型可能在更广泛的计算机视觉任务中发挥重要作用，推动相关技术的发展。

📄 摘要（原文）

Recently, state space models have exhibited strong global modeling capabilities and linear computational complexity in contrast to transformers. This research focuses on applying such architecture to more efficiently and effectively model point cloud data globally with linear computational complexity. In particular, for the first time, we demonstrate that Mamba-based point cloud methods can outperform previous methods based on transformer or multi-layer perceptrons (MLPs). To enable Mamba to process 3-D point cloud data more effectively, we propose a novel Consistent Traverse Serialization method to convert point clouds into 1-D point sequences while ensuring that neighboring points in the sequence are also spatially adjacent. Consistent Traverse Serialization yields six variants by permuting the order of \textit{x}, \textit{y}, and \textit{z} coordinates, and the synergistic use of these variants aids Mamba in comprehensively observing point cloud data. Furthermore, to assist Mamba in handling point sequences with different orders more effectively, we introduce point prompts to inform Mamba of the sequence's arrangement rules. Finally, we propose positional encoding based on spatial coordinate mapping to inject positional information into point cloud sequences more effectively. Point Cloud Mamba surpasses the state-of-the-art (SOTA) point-based method PointNeXt and achieves new SOTA performance on the ScanObjectNN, ModelNet40, ShapeNetPart, and S3DIS datasets. It is worth mentioning that when using a more powerful local feature extraction module, our PCM achieves 79.6 mIoU on S3DIS, significantly surpassing the previous SOTA models, DeLA and PTv3, by 5.5 mIoU and 4.9 mIoU, respectively.