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PointMamba: 点云分析的简单状态空间模型
重点标签 PointMamba、状态空间模型、全局建模、Transformer、点云分析
文章摘要
PointMamba: A Simple State Space Model for Point Cloud Analysis 是一种新颖的点云分析工具，通过高效的全局建模能力和简洁的模型结构，在3D视觉任务中展现了巨大潜力。该工具采用状态空间模型（SSM）的优势，构建了一个具有全局建模和线性复杂性的3D点云分析新框架，性能优于基于Transformer的同类工作，并显著节省了约44.3%的参数和25%的FLOPs。PointMamba是第一个将状态空间模型运用到点云分析任务上的文章，其论文、模型和代码均已开源。
模型架构 包括Point Tokenizer、Reordering Strategy和Mamba Block。Point Tokenizer通过最远点采样（FPS）和K最近邻（KNN）算法生成Point Patches。Reordering Strategy通过沿x,y,z轴顺序的几何中心坐标重排序Point tokens，以增强模型的全局建模能力。Mamba Block结合了深度可分离卷积和selective SSM，有效捕获点云的全局和局部特征。
预训练策略 基于Point-MAE，通过mask部分Point Patches并训练模型去重建它们，使模型学习到丰富的点云表示。Decoder的输入将mask token拼接在visible token之后，满足SSM的单向建模特点。
实验验证 显示PointMamba在多个点云分析任务上，如物体分类和部分分割，具有显著的效率和准确度优势。随着序列长度的扩展，PointMamba显示出较Transformer更好的显存利用。
结论 PointMamba作为点云分析工具，通过其全局建模能力和模型结构，在3D视觉任务中展现了巨大潜力，有望激励更多研究推动点云分析领域的进步。
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原文作者: 极市平台
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