3D Gaussian Point Encoders

📄 arXiv: 2511.04797v1 📥 PDF

作者: Jim James, Ben Wilson, Simon Lucey, James Hays

分类: cs.CV

发布日期: 2025-11-06

备注: 10 pages, 3 figures, 3 tables

💡 一句话要点

提出基于3D高斯点编码器的点云表示方法，加速3D识别任务。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱三：空间感知 (Perception & SLAM)

关键词: 3D高斯点编码 点云表示 自然梯度 知识蒸馏 3D识别 模型加速 计算几何 Mamba3D

📋 核心要点

  1. 现有PointNet等隐式点云表示方法计算效率较低，难以满足实时性要求。
  2. 提出3D高斯点编码器，利用显式高斯混合模型表示点云，并结合自然梯度和知识蒸馏进行优化。
  3. 实验表明，该方法在速度、参数效率和内存占用方面均优于PointNet，并可集成到Mamba3D中。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种3D高斯点编码器，它是一种建立在学习到的3D高斯混合模型之上的显式逐点嵌入。这种用于3D识别任务的显式几何表示不同于广泛使用的隐式表示，如PointNet。然而，使用标准优化器以端到端的方式学习3D高斯编码器是困难的。我们开发了基于自然梯度和从PointNet蒸馏的优化技术，以找到可以重建PointNet激活的高斯基。由此产生的3D高斯点编码器比传统的PointNet更快，参数效率更高。正如3D重建文献中对从隐式（例如，NeRF）到显式（例如，高斯溅射）表示的转变的极大兴趣一样，我们可以利用计算几何启发式方法来进一步加速3D高斯点编码器。我们扩展了3D高斯溅射中的过滤技术，以构建编码器，该编码器以可比的精度PointNet的速度运行2.7倍，同时使用减少46%的内存和减少88%的FLOPs。此外，我们证明了3D高斯点编码器作为Mamba3D组件的有效性，运行速度提高了1.27倍，并且内存和FLOPs分别减少了42%和54%。3D高斯点编码器足够轻量，可以在仅CPU的设备上实现高帧率。

🔬 方法详解

问题定义：现有基于PointNet等隐式表示的点云处理方法，在3D识别任务中存在计算量大、参数效率低的问题，难以在资源受限的设备上实现实时应用。因此，需要一种更高效的点云表示方法，能够在保证精度的前提下，降低计算复杂度和内存占用。

核心思路：本文的核心思路是利用显式的3D高斯混合模型来表示点云。每个点都由一组学习到的3D高斯分布的混合来编码，从而将隐式表示转换为显式几何表示。这种显式表示能够更好地利用计算几何的启发式方法进行加速。

技术框架：该方法主要包含以下几个阶段：1) 初始化3D高斯点编码器；2) 利用自然梯度和从PointNet蒸馏的知识优化高斯基；3) 应用类似于3D高斯溅射的过滤技术，去除冗余的高斯分量，进一步加速计算。整个框架旨在找到一个能够有效重建PointNet激活的3D高斯基。

关键创新：最重要的创新点在于将点云表示从隐式的PointNet特征转换为显式的3D高斯混合模型。这种显式表示允许利用计算几何的加速技术，并显著降低了计算复杂度和内存占用。此外，结合自然梯度和知识蒸馏的优化方法，使得训练过程更加稳定和高效。

关键设计：在优化过程中，使用了自然梯度来稳定训练，并从预训练的PointNet模型中进行知识蒸馏，以指导高斯基的学习。此外，借鉴了3D高斯溅射中的过滤技术，通过移除对重建贡献较小的高斯分量来进一步压缩模型和加速计算。具体的参数设置和损失函数细节未在摘要中详细说明，属于未知信息。

📊 实验亮点

实验结果表明，3D高斯点编码器在保持与PointNet相当的精度下，速度提升了2.7倍，内存占用减少了46%，FLOPs减少了88%。作为Mamba3D的组件，速度提升了1.27倍，内存和FLOPs分别减少了42%和54%。该方法能够在CPU上实现高帧率，具有很强的实用性。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于机器人导航、自动驾驶、增强现实等领域。通过降低点云处理的计算复杂度和内存占用，使得这些应用能够在资源受限的边缘设备上实现。此外，该方法还可以作为Mamba3D等更复杂3D模型的组件，提升整体性能。

📄 摘要（原文）

In this work, we introduce the 3D Gaussian Point Encoder, an explicit per-point embedding built on mixtures of learned 3D Gaussians. This explicit geometric representation for 3D recognition tasks is a departure from widely used implicit representations such as PointNet. However, it is difficult to learn 3D Gaussian encoders in end-to-end fashion with standard optimizers. We develop optimization techniques based on natural gradients and distillation from PointNets to find a Gaussian Basis that can reconstruct PointNet activations. The resulting 3D Gaussian Point Encoders are faster and more parameter efficient than traditional PointNets. As in the 3D reconstruction literature where there has been considerable interest in the move from implicit (e.g., NeRF) to explicit (e.g., Gaussian Splatting) representations, we can take advantage of computational geometry heuristics to accelerate 3D Gaussian Point Encoders further. We extend filtering techniques from 3D Gaussian Splatting to construct encoders that run 2.7 times faster as a comparable accuracy PointNet while using 46% less memory and 88% fewer FLOPs. Furthermore, we demonstrate the effectiveness of 3D Gaussian Point Encoders as a component in Mamba3D, running 1.27 times faster and achieving a reduction in memory and FLOPs by 42% and 54% respectively. 3D Gaussian Point Encoders are lightweight enough to achieve high framerates on CPU-only devices.