論文の概要: Point Cloud Mamba: Point Cloud Learning via State Space Model
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.00762v3
- Date: Thu, 30 May 2024 03:18:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-31 20:54:36.748242
- Title: Point Cloud Mamba: Point Cloud Learning via State Space Model
- Title（参考訳）: Point Cloud Mamba: 状態空間モデルによるポイントクラウド学習
- Authors: Tao Zhang, Xiangtai Li, Haobo Yuan, Shunping Ji, Shuicheng Yan,
- Abstract要約: この研究は、ポイントクラウド分析にそのようなアーキテクチャを適用することに焦点を当てている。
我々は,マンバをベースとした点雲法が,変圧器や多層パーセプトロン(MLP)に基づく従来手法よりも優れていることを示す。
Point Cloud Mambaは、最先端(SOTA)のポイントベースメソッドであるPointNeXtを超え、ScanObjectNN、ModelNet40、ShapeNetPart、S3DISデータセット上で新しいSOTAパフォーマンスを達成する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 64.85865751243448
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: 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 in point cloud analysis. 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 x, y, and 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 better. 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 82.6 mIoU on S3DIS, significantly surpassing the previous SOTA models, DeLA and PTv3, by 8.5 mIoU and 7.9 mIoU, respectively. Code and model are available at https://github.com/SkyworkAI/PointCloudMamba.
- Abstract（参考訳）: 近年、状態空間モデルは、変換器とは対照的に、強力な大域的モデリング能力と線形計算複雑性を示した。
この研究は、ポイントクラウド分析にそのようなアーキテクチャを適用することに焦点を当てている。
特に,マンバをベースとしたポイントクラウド法は,トランスフォーマーや多層パーセプトロン(MLP)をベースとした従来手法よりも優れていることを示す。
そこで本研究では,Mambaが3次元点群データをより効率的に処理できるようにするために,各点群を1次元点列に変換しつつ,隣接点が空間的に近接していることを保証するために,新しい一貫性トラバースシリアライズ手法を提案する。
連続トラバースシリアライゼーションは、x, y, z座標の順序を置換することによって6つの変種を生成する。
さらに,異なる順序の点列の処理において,より効果的にマンバを支援するために,マンバにシーケンスの配列規則を通知する点プロンプトを導入する。
最後に,空間座標マッピングに基づく位置符号化を提案し,位置情報を点雲列によりよく注入する。
Point Cloud Mambaは、最先端(SOTA)のポイントベースメソッドであるPointNeXtを超え、ScanObjectNN、ModelNet40、ShapeNetPart、S3DISデータセット上で新しいSOTAパフォーマンスを達成する。
より強力なローカル特徴抽出モジュールを使用する場合、PCMはS3DIS上で82.6 mIoUを達成し、従来のSOTAモデルであるDeLAとPTv3をそれぞれ8.5 mIoUと7.9 mIoUで大幅に上回ったことに注意する必要がある。
コードとモデルはhttps://github.com/SkyworkAI/PointCloudMamba.comで入手できる。
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