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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.06467v1
• Date: Mon, 11 Mar 2024 07:07:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-12 20:00:18.767092
• Title: Point Mamba: A Novel Point Cloud Backbone Based on State Space Model with Octree-Based Ordering Strategy
• Title（参考訳）: Point Mamba:Octreeベースの順序付け戦略を備えた状態空間モデルに基づく新しいポイントクラウドバックボーン
• Authors: Jiuming Liu, Ruiji Yu, Yian Wang, Yu Zheng, Tianchen Deng, Weicai Ye, Hesheng Wang
• Abstract要約: 我々は、因果性を考慮した注文機構を備えた、新しいSSMベースのポイントクラウド処理バックボーン、Point Mambaを提案する。 本手法は, 変圧器をベースとした変圧器と比較して, 93.4%の精度と75.7mIOUの精度を実現している。 提案手法は,SSMが点雲理解において一般的なバックボーンとして機能する可能性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.785841856510793
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: 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.
• Abstract（参考訳）: 近年、状態空間モデル (SSM) が注目されているのは、言語領域と画像領域の両方において、その有望な性能、線形複雑性、長いシーケンスモデリング能力である。 しかし、ssmの因果性要件と点雲の不規則性と不規則性のため、ssmを点クラウドフィールドに拡張するのは自明ではない。 本稿では,因果性を考慮した順序付け機構を備えた,新しいSSMベースのポイントクラウド処理バックボーンであるPoint Mambaを提案する。 因果関係を構築するために, 生不規則点上のオクツリーに基づく順序付け戦略を設計し, z-次列内の点をグローバルにソートし, 空間的近接性を保持する。 本手法は,modelnet40分類データセットとscannetセマンティクスセグメンテーションデータセットにおいて,93.4%の精度と75.7miouのトランスフォーマに基づいて,最先端の性能を実現する。 さらに, 点mambaは線形複雑性を持ち, トランスフォーマー法よりも効率的である。 提案手法は,SSMが点雲理解において一般的なバックボーンとして機能する可能性を示す。 コードはhttps://github.com/irmvlab/point-mambaでリリースされる。

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