点云Mamba：状态空间模型驱动的高效学习

"Point Could Mamba 是一种利用状态空间模型进行点云学习的新方法，旨在超越基于点的方法，如 PointNet、PointNet++ 和 PointNeXt。该方法结合了局部和全局建模，具有线性的计算复杂性，使得处理三维点云数据更加高效。通过提出一致遍历序列化技术，点云被转换为一维点序列表，保持空间相邻性，同时通过六种坐标置换变体增强观察角度。此外，引入点提示以适应不同阶次的点序列，位置编码方法则优化了位置信息的注入。Point Cloud Mamba 在 ScanObjectNN、ModelNet40 和 ShapeNetPart 数据集上实现了最先进的性能。" 点云学习是一种处理三维数据的关键技术，尤其在计算机视觉、机器人和自动驾驶等领域。传统的点云处理方法，如基于点的方法，通常面临着全局理解的挑战和高计算复杂度。PointCouldMamba 引入了基于曼巴（Mamba）的状态空间模型，这是一种创新的处理方式，它克服了这些局限。 曼巴方法的核心在于其强大的全局建模能力，这得益于其线性计算复杂性。在图1中，(a)部分展示了基于点的方法，如PointNet，它们主要依赖于局部感知；(b)部分是基于变换器的方法，如PointTransformer，它们在全局感知方面有所提升，但计算复杂度较高；而(c)部分的Mamba-based方法则兼顾了全局感知和较低的计算复杂性。 为了解决点云数据的处理问题，论文中提出了一致遍历序列化，它将点云数据转化为一维序列，确保相邻点在空间上的连续性。这个过程通过改变x、y和z坐标的顺序创建了六个不同的序列变体，这些变体的组合使用使得Mamba可以从多个角度全面理解点云数据。 此外，为了处理不同阶次的点序列，作者引入了“点提示”机制。点提示可以告知网络序列的排列规则，从而帮助Mamba更灵活地适应不同的点云结构。最后，位置编码方法的提出，旨在通过映射空间坐标，更精确地将点的位置信息整合到序列中，进一步增强了模型对点云细节的理解和表示能力。 通过这些改进，Point Cloud Mamba 构建了一个综合了局部和全局建模的网络架构。实验证明，它在一系列基准数据集上，包括ScanObjectNN、ModelNet40和ShapeNetPart，表现出了超越现有最新技术（SOTA）的性能。这表明，Point Cloud Mamba 提供了一种有效且高效的点云学习新途径，对于未来点云处理的研究和应用具有重要意义。