MBPU: A Plug-and-Play State Space Model for Point Cloud Upsamping with Fast Point Rendering

📄 arXiv: 2410.15941v1 📥 PDF

作者: Jiayi Song, Weidong Yang, Zhijun Li, Wen-Ming Chen, Ben Fei

分类: cs.CV

发布日期: 2024-10-21

💡 一句话要点

提出基于Mamba的MBPU网络，用于大规模点云上采样并减少伪影。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 点云上采样 Mamba架构 长序列建模 快速渲染 三维重建

📋 核心要点

  1. 现有基于深度学习的点云上采样方法在处理长序列和减少点云表面伪影方面存在局限性。
  2. MBPU网络基于Mamba架构，通过预测点距离、3D位置偏移和1D点到点距离来约束全局特征和局部细节。
  3. 引入快速可微渲染器以增强上采样点云的保真度，实验表明MBPU在大规模点云上采样方面优于现有方法。

📝 摘要（中文）

点云上采样（PCU）旨在从诸如LiDAR等3D传感器捕获的稀疏输入中生成密集且均匀的点云，在现实应用中具有潜力，但仍然是一项具有挑战性的任务。现有的基于深度学习的方法在该领域取得了显著成就。然而，它们在有效处理长序列和解决点云表面周围的收缩伪影问题方面仍然面临局限性。受到新提出的Mamba的启发，本文提出了一种名为MBPU的网络，该网络构建在Mamba架构之上，在长序列建模方面表现良好，尤其是在大规模点云上采样方面，并实现了快速收敛速度。此外，MBPU是一个任意尺度的上采样框架，作为点细化阶段的点距离预测器。同时，我们同时预测3D位置偏移和1D点到点距离作为回归量，以约束全局特征，同时确保局部细节的准确性。我们还引入了一个快速可微渲染器，以进一步提高上采样点云的保真度并减少伪影。值得注意的是，凭借我们快速点渲染的优点，MBPU通过有效消除表面噪声来产生高质量的上采样点云。大量的实验表明，我们的MBPU在点云上采样方面优于其他现成方法，尤其是在大规模点云方面。

🔬 方法详解

问题定义：点云上采样旨在从稀疏点云生成密集且均匀的点云。现有方法在处理大规模点云时，由于计算复杂度高和难以捕捉长距离依赖关系，容易产生收缩伪影和表面噪声。

核心思路：利用Mamba架构在长序列建模方面的优势，设计MBPU网络来处理大规模点云上采样。通过同时预测3D位置偏移和1D点到点距离，并结合快速可微渲染器，来约束全局特征和局部细节，从而减少伪影和噪声。

技术框架：MBPU网络主要包含以下几个阶段：1) 特征提取：从输入的稀疏点云中提取特征。2) Mamba模块：利用Mamba模块对提取的特征进行长序列建模。3) 点细化：预测3D位置偏移和1D点到点距离，对点云进行细化。4) 快速点渲染：使用快速可微渲染器对上采样后的点云进行渲染，以进一步提高保真度。

关键创新：1) 将Mamba架构引入点云上采样领域，有效处理大规模点云的长距离依赖关系。2) 同时预测3D位置偏移和1D点到点距离，并结合快速点渲染，从而更好地约束全局特征和局部细节，减少伪影和噪声。3) 提出了一种快速可微渲染器，提高了渲染效率。

关键设计：1) Mamba模块的具体参数设置（未知）。2) 3D位置偏移和1D点到点距离的损失函数设计（未知）。3) 快速可微渲染器的具体实现细节（未知）。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，MBPU网络在点云上采样任务中优于其他现有方法，尤其是在大规模点云上采样方面。具体性能数据和提升幅度未在摘要中明确给出，但强调了MBPU在消除表面噪声和减少伪影方面的优势。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于自动驾驶、三维重建、机器人导航等领域。高质量的点云上采样能够提升三维场景的感知能力，从而提高自动驾驶系统的安全性、三维重建的精度以及机器人导航的准确性。未来，该技术有望在智慧城市、虚拟现实等领域发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

The task of point cloud upsampling (PCU) is to generate dense and uniform point clouds from sparse input captured by 3D sensors like LiDAR, holding potential applications in real yet is still a challenging task. Existing deep learning-based methods have shown significant achievements in this field. However, they still face limitations in effectively handling long sequences and addressing the issue of shrinkage artifacts around the surface of the point cloud. Inspired by the newly proposed Mamba, in this paper, we introduce a network named MBPU built on top of the Mamba architecture, which performs well in long sequence modeling, especially for large-scale point cloud upsampling, and achieves fast convergence speed. Moreover, MBPU is an arbitrary-scale upsampling framework as the predictor of point distance in the point refinement phase. At the same time, we simultaneously predict the 3D position shift and 1D point-to-point distance as regression quantities to constrain the global features while ensuring the accuracy of local details. We also introduce a fast differentiable renderer to further enhance the fidelity of the upsampled point cloud and reduce artifacts. It is noted that, by the merits of our fast point rendering, MBPU yields high-quality upsampled point clouds by effectively eliminating surface noise. Extensive experiments have demonstrated that our MBPU outperforms other off-the-shelf methods in terms of point cloud upsampling, especially for large-scale point clouds.