MambaTron: Efficient Cross-Modal Point Cloud Enhancement using Aggregate Selective State Space Modeling

📄 arXiv: 2501.16384v1 📥 PDF

作者: Sai Tarun Inaganti, Gennady Petrenko

分类: cs.CV, cs.LG, eess.IV

发布日期: 2025-01-25

备注: Accepted to the Workshop on Image Quality in Computer Vision and Generative AI, WACV 2025

💡 一句话要点

提出MambaTron，利用聚合选择性状态空间建模实现高效跨模态点云增强。

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

关键词: 点云补全 跨模态学习 状态空间模型 Mamba Transformer 计算机视觉 三维重建

📋 核心要点

  1. 现有方法在跨模态点云补全中，缺乏对图像和点云之间高效跨注意力机制的有效利用。
  2. 提出MambaTron，结合Mamba的长序列处理能力和Transformer的分析能力，实现高效的跨模态信息融合。
  3. 实验结果表明，该模型在保持与现有技术相当的性能水平下，显著降低了计算资源消耗。

📝 摘要（中文）

点云增强是从不完整的输入生成高质量点云的过程，通常通过回归等方式，利用诸如真实值之类的参考信息来填充缺失的细节。除了单模态图像和点云重建外，本文还关注于视角引导的点云补全任务，即从图像中获取缺失的信息（图像代表点云的一个视角），并利用这些信息生成输出点云。近年来，状态空间模型在自然语言处理领域兴起，并扩展到2D和3D视觉领域，Mamba作为一种高效的自注意力机制替代方案，展现出良好的潜力。然而，将Mamba应用于图像和输入点云之间的跨注意力研究还很有限，而这在多模态问题中至关重要。本文提出了MambaTron，这是一个Mamba-Transformer单元，作为我们网络的构建块，能够进行单模态和跨模态重建，包括视角引导的点云补全。我们通过MambaTron探索了Mamba的长序列效率与Transformer的出色分析能力相结合的优势。该方法是首次尝试实现基于Mamba的跨注意力类似物，尤其是在计算机视觉领域。我们的模型在计算资源消耗较少的情况下，表现出与当前最先进技术相当的性能。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决视角引导的点云补全问题，即如何利用图像信息来补全不完整的点云。现有方法通常依赖于Transformer中的自注意力机制进行跨模态特征融合，但自注意力机制的计算复杂度较高，限制了其在处理高分辨率点云和图像时的效率。

核心思路：论文的核心思路是利用Mamba模型替代Transformer中的自注意力机制，构建一个高效的跨模态特征融合模块。Mamba模型具有线性复杂度，能够高效地处理长序列数据，从而降低计算成本。同时，结合Transformer的分析能力，保证模型的性能。

技术框架：整体架构包含一个Mamba-Transformer单元（MambaTron），该单元作为网络的基本构建块，用于进行单模态和跨模态特征重建。整个网络可以用于视角引导的点云补全任务，输入包括不完整的点云和对应的图像，输出为补全后的点云。具体流程包括：首先，分别提取图像和点云的特征；然后，利用MambaTron进行跨模态特征融合；最后，将融合后的特征用于点云重建。

关键创新：最重要的技术创新点是提出了基于Mamba的跨注意力机制，即MambaTron。与传统的基于Transformer的跨注意力机制相比，MambaTron具有更高的计算效率，尤其是在处理长序列数据时。这是首次尝试将Mamba模型应用于跨模态点云补全任务。

关键设计：MambaTron单元内部的具体结构未知，但可以推测其包含Mamba层和Transformer层，用于分别进行序列建模和特征分析。论文中可能还涉及一些关键的参数设置，例如Mamba层的状态维度、Transformer层的层数等。损失函数的设计也至关重要，可能包括点云重建损失和跨模态一致性损失。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文提出的MambaTron模型在视角引导的点云补全任务上，实现了与当前最先进技术相当的性能，同时显著降低了计算资源消耗。具体的性能数据和对比基线未知，但论文强调了该模型在计算效率方面的优势。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于自动驾驶、机器人导航、三维重建等领域。在自动驾驶中，可以利用车载摄像头图像补全激光雷达点云，提高环境感知能力。在机器人导航中，可以利用视觉信息增强点云地图，提升定位精度。在三维重建中，可以利用多视角图像补全点云模型，提高重建质量。

📄 摘要（原文）

Point cloud enhancement is the process of generating a high-quality point cloud from an incomplete input. This is done by filling in the missing details from a reference like the ground truth via regression, for example. In addition to unimodal image and point cloud reconstruction, we focus on the task of view-guided point cloud completion, where we gather the missing information from an image, which represents a view of the point cloud and use it to generate the output point cloud. With the recent research efforts surrounding state-space models, originally in natural language processing and now in 2D and 3D vision, Mamba has shown promising results as an efficient alternative to the self-attention mechanism. However, there is limited research towards employing Mamba for cross-attention between the image and the input point cloud, which is crucial in multi-modal problems. In this paper, we introduce MambaTron, a Mamba-Transformer cell that serves as a building block for our network which is capable of unimodal and cross-modal reconstruction which includes view-guided point cloud completion.We explore the benefits of Mamba's long-sequence efficiency coupled with the Transformer's excellent analytical capabilities through MambaTron. This approach is one of the first attempts to implement a Mamba-based analogue of cross-attention, especially in computer vision. Our model demonstrates a degree of performance comparable to the current state-of-the-art techniques while using a fraction of the computation resources.