Point Mamba: A Novel Point Cloud Backbone Based on State Space Model with Octree-Based Ordering Strategy

📄 arXiv: 2403.06467v2 📥 PDF

作者: Jiuming Liu, Ruiji Yu, Yian Wang, Yu Zheng, Tianchen Deng, Weicai Ye, Hesheng Wang

分类: cs.CV

发布日期: 2024-03-11 (更新: 2024-03-18)

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出Point Mamba以解决点云处理中的因果性问题

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

关键词: 状态空间模型 点云处理 八叉树排序 因果依赖 深度学习 语义分割 自动驾驶

📋 核心要点

  1. 现有方法在处理点云时面临因果性要求与点云无序特性之间的矛盾，导致性能受限。
  2. 本文提出Point Mamba，通过八叉树排序机制构建因果依赖关系，解决点云处理中的因果性问题。
  3. 实验结果显示，Point Mamba在多个数据集上超越了变换器方法，展现出线性复杂度的优势。

📝 摘要（中文）

近年来，状态空间模型（SSM）因其在语言和图像领域的优异表现、线性复杂度和长序列建模能力而受到广泛关注。然而，将SSM扩展到点云领域并非易事，因为SSM的因果性要求与点云的无序和不规则特性相矛盾。本文提出了一种新颖的基于SSM的点云处理骨干网络Point Mamba，采用因果感知的排序机制。通过对原始不规则点进行八叉树排序，构建因果依赖关系，全球排序点并保留其空间邻近性。与基于变换器的方法相比，我们的方法在ModelNet40分类数据集上取得93.4%的准确率，在ScanNet语义分割数据集上取得75.7的mIOU，展现了SSM作为点云理解通用骨干的巨大潜力。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决状态空间模型（SSM）在点云处理中的应用难题，尤其是因果性要求与点云的无序和不规则特性之间的矛盾。现有方法在处理点云时，往往无法有效建立因果关系，导致性能不足。

核心思路：论文提出了一种因果感知的排序机制，通过八叉树排序原始不规则点，构建点之间的因果依赖关系。这种设计不仅满足了SSM的因果性要求，还保留了点的空间邻近性，从而提高了处理效果。

技术框架：Point Mamba的整体架构包括数据预处理、八叉树排序模块和SSM处理模块。首先，对输入的点云数据进行预处理，然后通过八叉树排序实现因果依赖关系的构建，最后利用SSM进行特征提取和分类。

关键创新：最重要的技术创新在于提出了八叉树排序机制，使得SSM能够有效应用于点云处理。这一方法与传统变换器方法的本质区别在于其线性复杂度和因果性处理能力。

关键设计：在网络结构上，Point Mamba采用了适应性损失函数，以优化分类和分割任务的性能。同时，八叉树的深度和节点划分策略经过精心设计，以确保在保持空间邻近性的同时，构建有效的因果关系。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在ModelNet40分类数据集上，Point Mamba达到了93.4%的准确率，在ScanNet语义分割数据集上取得了75.7的mIOU，均超越了现有的变换器方法，展现出显著的性能提升和线性复杂度的优势。

🎯 应用场景

该研究在自动驾驶、机器人导航、三维重建等领域具有广泛的应用潜力。通过提高点云处理的效率和准确性，Point Mamba能够为智能系统提供更为精准的环境理解，推动相关技术的发展与应用。

📄 摘要（原文）

Recently, state space model (SSM) has gained great attention due to its promising performance, linear complexity, and long sequence modeling ability in both language and image domains. However, it is non-trivial to extend SSM to the point cloud field, because of the causality requirement of SSM and the disorder and irregularity nature of point clouds. In this paper, we propose a novel SSM-based point cloud processing backbone, named Point Mamba, with a causality-aware ordering mechanism. To construct the causal dependency relationship, we design an octree-based ordering strategy on raw irregular points, globally sorting points in a z-order sequence and also retaining their spatial proximity. Our method achieves state-of-the-art performance compared with transformer-based counterparts, with 93.4% accuracy and 75.7 mIOU respectively on the ModelNet40 classification dataset and ScanNet semantic segmentation dataset. Furthermore, our Point Mamba has linear complexity, which is more efficient than transformer-based methods. Our method demonstrates the great potential that SSM can serve as a generic backbone in point cloud understanding. Codes are released at https://github.com/IRMVLab/Point-Mamba.