論文の概要: PointMamba: A Simple State Space Model for Point Cloud Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.10739v5
• Date: Mon, 25 Nov 2024 01:45:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-26 14:15:44.366512
• Title: PointMamba: A Simple State Space Model for Point Cloud Analysis
• Title（参考訳）: PointMamba: ポイントクラウド分析のためのシンプルな状態空間モデル
• Authors: Dingkang Liang, Xin Zhou, Wei Xu, Xingkui Zhu, Zhikang Zou, Xiaoqing Ye, Xiao Tan, Xiang Bai,
• Abstract要約: 我々は、最近の代表的状態空間モデル(SSM)であるMambaの成功を、NLPからポイントクラウド分析タスクへ転送するPointMambaを提案する。 従来のトランスフォーマーとは異なり、PointMambaは線形複雑性アルゴリズムを採用し、グローバルなモデリング能力を示しながら計算コストを大幅に削減する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 65.59944745840866
• License:
• Abstract: 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}.
• Abstract（参考訳）: トランスフォーマーは、優れたグローバルモデリング能力のために、ポイントクラウド分析タスクの基本的なアーキテクチャの1つになっています。 しかし、注意機構は2次複雑さを持つため、大域的モデリングに訴える線形複雑化法の設計を行うことができる。 本稿では,最近の代表的状態空間モデル(SSM)であるMambaを,NLPからポイントクラウド解析タスクへ移行したPointMambaを提案する。 従来のトランスフォーマーとは異なり、PointMambaは線形複雑性アルゴリズムを採用し、グローバルなモデリング能力を示しながら計算コストを大幅に削減する。 具体的には、空間充填曲線を有効点トークン化に利用し、非常に単純で非階層的なマンバエンコーダをバックボーンとして採用する。 総合的な評価では、PointMambaは複数のデータセットで優れたパフォーマンスを実現し、GPUメモリ使用量とFLOPを大幅に削減している。 本研究は,3次元視覚関連課題におけるSSMの可能性を明らかにするとともに,今後の研究に有効なマンバベースラインを提示する。 コードは \url{https://github.com/LMD0311/PointMamba} で公開される。

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