Apr, 2024

Mamba3D：基于状态空间模型增强 3D 点云分析的本地特征

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TL;DR通过引入局部几何特征提取机制和双向状态空间模型（bi-SSM），Mamba3D 模型在点云学习中取得了超过 Transformer 的卓越性能、高效性和可扩展性，在多个任务中超越同类模型和并行研究，包括在 ScanObjectNN 任务中从头开始的 92.6% 综合准确性和在 ModelNet40 分类任务中基于单模态预训练达到 95.1% 的准确性，并且具有线性复杂度。
transformer-based modelsmambastate space models (ssm)point cloud learninglocal feature extraction
发现论文，激发创造
  • PointMamba：一种用于点云分析的简单状态空间模型

    基于状态空间模型 (SSM) 成功在 NLP 任务中进行序列建模的启发，我们提出了具有全局建模和线性复杂度的 PointMamba 框架，通过重新排序策略提供更合理的几何扫描顺序来增强 SSM 的全局建模能力，实验证明我们的 PointMamba 在不同的点云分析数据集上胜过基于 transformer 的对应模型，同时节省了约 44.3% 的参数和 25% 的 FLOPs，展示了构建基础 3D 视觉模型的潜在选择，并为点云分析提供了新的视角。

    Feb, 2024

  • Mamba24/8D: 通过状态空间模型增强点云的全局交互

    通过借鉴最近的状态空间模型在长序列建模方面的潜力，我们引入了基于 SSM（状态空间模型）的架构 Mamba 到点云领域，并提出了 Mamba24/8D，它在线性复杂度下具有强大的全局建模能力。该架构在多个 3D 点云分割任务上取得了最先进的结果，并通过大量实验证实了其有效性。

    Jun, 2024

  • PointABM：Point Cloud 分析中融合双向状态空间模型与多头自注意力

    基于状态空间模型（SSM）的 Mamba 与 Transformer 架构相结合的 PointABM 模型，在改善局部特征以提高 3D 点云分析性能方面表现出优越性，并通过引入双向 SSM 框架和自注意机制进一步增强了特征提取能力，实验证明整合 Mamba 与 Transformer 显著提高了 3D 点云分析模型的能力。

    Jun, 2024

  • 点云蟒蛇：基于状态空间模型的点云学习

    本研究首次展示了基于 Mamba 的点云方法能够超越基于点的方法，Mamba 具备强大的全局建模能力和线性计算复杂度，对点云分析非常具有吸引力。为了更有效地处理 3D 点云数据，我们提出了一种新颖的一致遍历序列化方法，将点云转换为 1D 点序列，并确保序列中相邻的点也是空间上相邻的。一致遍历序列化方法通过排列 x、y 和 z 坐标的顺序产生六种变体，通过这些变体的协同使用，有助于 Mamba 全面观察点云数据。此外，为了更有效地帮助 Mamba 处理不同顺序的点序列，我们引入了点提示的概念，以告知 Mamba 序列的排列规则。最后，我们提出了基于空间坐标映射的位置编码方法，更好地将位置信息注入点云序列中。基于这些改进，我们构建了一种名为 Point Cloud Mamba 的点云网络，它结合了局部建模和全局建模。Point Cloud Mamba 超越了 SOTA 方法 PointNeXt，并在 ScanObjectNN、ModelNet40 和 ShapeNetPart 数据集上取得了新的 SOTA 性能。

    Mar, 2024

  • nnMamba：使用状态空间模型进行 3D 生物医学图像分割、分类和地标检测

    通过将 State Space Sequence Models (SSMs) 整合到卷积残差块中，nnMamba 架构能够提取局部特征并建模复杂的依赖关系，从而在医学图像分析的一系列挑战性任务中展现出卓越的性能。

    Feb, 2024

  • MambaAD：用于多类无监督异常检测的状态空间模型研究

    应用 Mamba 到多类无监督异常检测，提出了包含预训练编码器和 Mamba 解码器的 MambaAD，通过在多个尺度上引入局部增强状态空间模块 (LSS)，该方法在六个不同的异常检测数据集上展示了具有 SoTA 性能的结果，证实了其有效性。

    Apr, 2024

  • 3DMambaComplete：基于结构化状态空间模型的点云完善探索

    基于 Mamba 框架的 3DMambaComplete 网络通过 Hyperpoints 的选择、分布和形变实现点云完整性，超过了其他点云完整性方法，经定性和定量分析证实。

    Apr, 2024

  • Point Mamba：基于状态空间模型的新型点云骨干网络与八叉树排序策略

    提出了一种基于 SSM 的点云处理骨干网络 Point Mamba，具有因果感知的排序机制，在构建因果依赖关系方面采用基于八叉树的排序策略，通过全局排序点以 Z 序列并保留它们的空间接近度。与基于 transformer 的对应方法相比，我们的方法在 ModelNet40 分类数据集和 ScanNet 语义分割数据集上分别达到了 93.4％的准确率和 75.7 的 mIOU，且 Point Mamba 具有线性复杂度，比基于 transformer 的方法更高效。这表明 SSM 在点云理解中具有巨大潜力。

    Mar, 2024

  • 蟒蛇状态空间模型可成为强大的下游学习模型

    研究论文通过对 Mamba 状态空间模型进行多种实验和评估，证明了其在混合精度和参数高效微调方面的能力，同时还分析了其在上下文学习方面的性能与 Transformer 大型语言模型的差异，并提出了基于动力学系统理论的验证方法。

    May, 2024

  • 体素眼镜蛇：基于点云的三维物体检测的无群组状态空间模型

    基于序列化的方法在 3D 物体检测中展示了其有效性，但是将三维体素序列化为一维序列会不可避免地牺牲体素的空间接近性。本文引入了一种名为 Voxel Mamba 的体素状态空间模型（Voxel SSM），采用无分组策略将全部体素空间序列化为单一序列，并提出了一种双尺度 SSM 块以建立分层结构，增强 1D 序列化曲线的感受野和三维空间的完整局部区域。利用位置编码隐式地应用窗口分割，进一步增强了体素的空间接近性。在 Waymo Open Dataset 和 nuScenes 数据集上的实验证明，Voxel Mamba 不仅实现了比现有方法更高的准确性，并且在计算效率方面具有显著优势。

    Jun, 2024