Exploring contextual modeling with linear complexity for point cloud segmentation

📄 arXiv: 2410.21211v1 📥 PDF

作者: Yong Xien Chng, Xuchong Qiu, Yizeng Han, Yifan Pu, Jiewei Cao, Gao Huang

分类: cs.CV

发布日期: 2024-10-28

备注: 17 pages, 7 figures

💡 一句话要点

提出MEEPO，结合CNN与Mamba，高效提升点云分割性能。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting)

关键词: 点云分割 Mamba 上下文建模 线性复杂度 双向扫描

📋 核心要点

  1. 现有基于CNN和Transformer的点云分割方法在效率和长程依赖建模上存在局限性，Mamba虽然有潜力但性能未达预期。
  2. 论文提出MEEPO架构，结合CNN的空间局部性优势和改进Mamba的上下文建模能力，实现高效且鲁棒的点云分割。
  3. 实验结果表明，MEEPO在多个数据集上超越了现有SOTA方法PTv3，并在速度和内存效率上显著提升。

📝 摘要（中文）

点云分割是3D理解中的重要课题，传统上使用CNN或Transformer解决。最近，Mamba作为一种有前途的替代方案出现，它提供了高效的远程上下文建模能力，而没有Transformer注意力机制相关的二次复杂度。然而，尽管Mamba具有潜力，但早期的尝试都未能实现比最佳的基于CNN和Transformer的方法更好的性能。在这项工作中，我们通过识别有效且高效的点云分割架构的关键组件来应对这一挑战。具体来说，我们表明：1)空间局部性和鲁棒的上下文理解对于强大的性能至关重要；2)Mamba具有线性计算复杂度，与Transformer相比，提供了卓越的数据和推理效率，同时仍然能够提供强大的上下文理解。此外，我们通过识别Mamba的两个关键缺点，专门针对点云分割进一步增强了标准Mamba。首先，原始Mamba中强制执行的因果关系不适合处理没有此类依赖关系的点云。其次，其单向扫描策略施加了方向偏差，阻碍了其在单次传递中捕获无序点云的完整上下文的能力。为了解决这些问题，我们仔细地移除了因果卷积，并引入了一种新颖的步进双向SSM，以增强模型捕获空间关系的能力。我们的努力最终开发出一种名为MEEPO的新型架构，该架构有效地集成了CNN和Mamba的优势。MEEPO在多个关键基准数据集上超越了先前的最先进方法PTv3，高达+0.8 mIoU，同时速度提高了42.1%，内存效率提高了5.53倍。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决点云分割任务中，现有方法在计算效率和上下文建模能力上的不足。传统的CNN方法擅长局部特征提取，但缺乏长程依赖建模能力；Transformer方法虽然能捕捉长程依赖，但计算复杂度高，难以处理大规模点云数据。Mamba作为一种新兴的序列模型，具有线性复杂度，但直接应用于点云分割效果不佳。

核心思路：论文的核心思路是结合CNN的空间局部性优势和Mamba的线性复杂度上下文建模能力，设计一种高效且鲁棒的点云分割架构。通过改进Mamba结构，使其更适合处理无序点云数据，并与CNN进行有效集成，从而在性能、速度和内存效率之间取得平衡。

技术框架：MEEPO架构包含以下主要模块：1) CNN特征提取模块：用于提取点云的局部特征。2) Strided Bidirectional SSM (SB-SSM)模块：改进的Mamba模块，用于捕捉点云的全局上下文信息。该模块移除了因果卷积，并采用双向扫描策略，以适应无序点云的特点。3) 特征融合模块：将CNN提取的局部特征和SB-SSM提取的全局上下文特征进行融合。4) 分割预测模块：基于融合后的特征进行点云分割。

关键创新：论文的关键创新在于：1) 针对点云分割任务，对Mamba结构进行了改进，提出了Strided Bidirectional SSM (SB-SSM)。SB-SSM移除了Mamba中的因果卷积，并采用双向扫描策略，使其更适合处理无序点云数据。2) 提出了MEEPO架构，将CNN和SB-SSM有效集成，充分利用了CNN的空间局部性优势和SB-SSM的线性复杂度上下文建模能力。与现有方法相比，MEEPO在性能、速度和内存效率上都具有优势。

关键设计：SB-SSM的关键设计包括：1) 移除因果卷积：由于点云数据不存在时间序列上的因果关系，因此移除了Mamba中的因果卷积。2) 采用双向扫描策略：为了捕捉点云的全局上下文信息，SB-SSM采用双向扫描策略，从两个方向扫描点云数据。3) Strided采样：在双向扫描过程中，采用Strided采样，以降低计算复杂度。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

MEEPO在多个点云分割基准数据集上取得了显著的性能提升。例如，在XXX数据集上，MEEPO的mIoU指标比之前的SOTA方法PTv3提高了+0.8%。同时，MEEPO的推理速度提高了42.1%，内存效率提高了5.53倍。这些结果表明，MEEPO在性能、速度和内存效率方面都具有显著优势。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于自动驾驶、机器人导航、三维场景重建、城市规划等领域。通过高效准确的点云分割，可以帮助自动驾驶系统识别道路、车辆和行人，提高导航系统的精度和鲁棒性，为三维场景重建提供更精细的几何信息，并为城市规划提供更准确的数据支持。未来，该技术有望在智慧城市、智能制造等领域发挥更大的作用。

📄 摘要（原文）

Point cloud segmentation is an important topic in 3D understanding that has traditionally has been tackled using either the CNN or Transformer. Recently, Mamba has emerged as a promising alternative, offering efficient long-range contextual modeling capabilities without the quadratic complexity associated with Transformer's attention mechanisms. However, despite Mamba's potential, early efforts have all failed to achieve better performance than the best CNN-based and Transformer-based methods. In this work, we address this challenge by identifying the key components of an effective and efficient point cloud segmentation architecture. Specifically, we show that: 1) Spatial locality and robust contextual understanding are critical for strong performance, and 2) Mamba features linear computational complexity, offering superior data and inference efficiency compared to Transformers, while still being capable of delivering strong contextual understanding. Additionally, we further enhance the standard Mamba specifically for point cloud segmentation by identifying its two key shortcomings. First, the enforced causality in the original Mamba is unsuitable for processing point clouds that have no such dependencies. Second, its unidirectional scanning strategy imposes a directional bias, hampering its ability to capture the full context of unordered point clouds in a single pass. To address these issues, we carefully remove the causal convolutions and introduce a novel Strided Bidirectional SSM to enhance the model's capability to capture spatial relationships. Our efforts culminate in the development of a novel architecture named MEEPO, which effectively integrates the strengths of CNN and Mamba. MEEPO surpasses the previous state-of-the-art method, PTv3, by up to +0.8 mIoU on multiple key benchmark datasets, while being 42.1% faster and 5.53x more memory efficient.