論文の概要: Voxel Mamba: Group-Free State Space Models for Point Cloud based 3D Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.10700v1
• Date: Sat, 15 Jun 2024 17:45:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-18 23:14:08.703898
• Title: Voxel Mamba: Group-Free State Space Models for Point Cloud based 3D Object Detection
• Title（参考訳）: Voxel Mamba:Point Cloudによる3Dオブジェクト検出のためのグループフリーな状態空間モデル
• Authors: Guowen Zhang, Lue Fan, Chenhang He, Zhen Lei, Zhaoxiang Zhang, Lei Zhang,
• Abstract要約: 3Dボクセルをシリアライズして複数のシーケンスにグループ化し、トランスフォーマーに入力するシリアライズベースの手法は、3Dオブジェクト検出においてその効果を実証している。 グループフリー戦略を用いて、ボクセルの全空間を1つのシーケンスにシリアライズするVoxel SSMを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.34834815090167
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Serialization-based methods, which serialize the 3D voxels and group them into multiple sequences before inputting to Transformers, have demonstrated their effectiveness in 3D object detection. However, serializing 3D voxels into 1D sequences will inevitably sacrifice the voxel spatial proximity. Such an issue is hard to be addressed by enlarging the group size with existing serialization-based methods due to the quadratic complexity of Transformers with feature sizes. Inspired by the recent advances of state space models (SSMs), we present a Voxel SSM, termed as Voxel Mamba, which employs a group-free strategy to serialize the whole space of voxels into a single sequence. The linear complexity of SSMs encourages our group-free design, alleviating the loss of spatial proximity of voxels. To further enhance the spatial proximity, we propose a Dual-scale SSM Block to establish a hierarchical structure, enabling a larger receptive field in the 1D serialization curve, as well as more complete local regions in 3D space. Moreover, we implicitly apply window partition under the group-free framework by positional encoding, which further enhances spatial proximity by encoding voxel positional information. Our experiments on Waymo Open Dataset and nuScenes dataset show that Voxel Mamba not only achieves higher accuracy than state-of-the-art methods, but also demonstrates significant advantages in computational efficiency.
• Abstract（参考訳）: 3Dボクセルをシリアライズして複数のシーケンスにグループ化し、トランスフォーマーに入力するシリアライズベースの手法は、3Dオブジェクト検出においてその効果を実証している。 しかし、3Dボクセルを1D配列にシリアライズすることは、必然的にボクセルの空間的近接を犠牲にする。 このような問題は、機能サイズを持つトランスフォーマーの2次複雑さのため、既存のシリアライズベースのメソッドでグループサイズを拡大するのは難しい。 状態空間モデル(SSM)の最近の進歩に触発されて、Voxel Mambaと呼ばれるVoxel SSMを提示する。 SSMの線形複雑性はグループフリーな設計を奨励し、ボクセルの空間的近接の損失を軽減する。 空間的近接性をさらに高めるため, 2次元SSMブロックを用いて階層構造を構築することで, 1次元直列化曲線における受容場を大きくし, 3次元空間におけるより完全な局所領域を実現する。 さらに、位置符号化によりグループフリーなフレームワークにウィンドウ分割を暗黙的に適用し、ボクセル位置情報を符号化することで空間的近接性を高める。 Waymo Open Dataset と nuScenes データセットを用いた実験により,Voxel Mamba は最先端の手法よりも高い精度を達成できるだけでなく,計算効率において大きな優位性を示す。

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