HydraMamba: Multi-Head State Space Model for Global Point Cloud Learning

📄 arXiv: 2507.19778v1 📥 PDF

作者: Kanglin Qu, Pan Gao, Qun Dai, Yuanhao Sun

分类: cs.CV

发布日期: 2025-07-26

备注: Accepted by MM '25

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

HydraMamba：面向全局点云学习的多头状态空间模型，提升长程依赖建模能力。

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

关键词: 点云学习 状态空间模型 长程依赖 局部几何信息 序列化策略 三维场景理解 Mamba 多头机制

📋 核心要点

  1. 现有基于注意力机制的点云学习方法计算复杂度高，难以有效建模长程依赖关系。
  2. HydraMamba通过shuffle序列化策略和ConvBiS6层，增强了对无序点云的适应性和局部几何信息的提取能力。
  3. HydraMamba在多个点云任务上取得了SOTA结果，证明了其在对象级别和场景级别建模方面的有效性。

📝 摘要（中文）

注意力机制已成为点云学习中的主导算子，但其二次复杂度限制了点之间的交互，阻碍了对象之间的长程依赖建模。选择性状态空间模型（S6）作为Mamba的核心，凭借其在线性复杂度下出色的长程建模能力，已被用于点云学习，以实现整个点云上的长程依赖交互。尽管取得了一些显著进展，但相关工作仍然存在不完善的点云序列化和缺乏局部性学习的问题。为此，我们探索了一种基于状态空间模型的点云网络HydraMamba来解决上述挑战。具体来说，我们设计了一种shuffle序列化策略，使无序点集更好地适应S6的因果性质。同时，为了克服现有技术在局部性学习方面的不足，我们提出了一种ConvBiS6层，该层能够协同捕获局部几何结构和全局上下文依赖关系。此外，我们通过将多头设计扩展到S6，提出了MHS6，进一步增强了其建模能力。HydraMamba在对象级别和场景级别的各种任务上都取得了最先进的结果。代码可在https://github.com/Point-Cloud-Learning/HydraMamba上找到。

🔬 方法详解

问题定义：现有基于注意力机制的点云处理方法，由于其二次方的时间复杂度，难以有效地建模点云中远距离点之间的依赖关系，限制了对全局信息的理解。此外，现有基于状态空间模型的方法在点云序列化方面存在不足，并且缺乏对局部几何信息的有效学习。

核心思路：HydraMamba的核心思路是利用状态空间模型（SSM）Mamba的线性复杂度优势，结合专门设计的序列化策略和局部信息提取模块，从而在保证计算效率的同时，提升点云长程依赖建模和局部几何信息学习的能力。通过多头机制进一步增强模型的表达能力。

技术框架：HydraMamba主要包含以下几个核心模块：1) Shuffle Serialization：对无序点云进行序列化，使其更适合S6模型的因果特性。2) ConvBiS6 Layer：结合卷积操作和双向S6模型，同时捕获局部几何信息和全局上下文依赖。3) Multi-Head S6 (MHS6)：将多头机制引入S6模型，增强模型的表达能力。整体流程是将点云数据经过Shuffle Serialization后，输入到由ConvBiS6和MHS6层堆叠而成的网络中进行特征提取，最后根据具体任务进行预测。

关键创新：HydraMamba的关键创新在于：1) 提出了Shuffle Serialization策略，解决了点云无序性与S6模型因果性之间的矛盾。2) 设计了ConvBiS6层，将卷积操作与双向S6模型相结合，实现了局部几何信息和全局上下文依赖的协同学习。3) 引入了MHS6，通过多头机制增强了S6模型的表达能力。与现有方法相比，HydraMamba在计算效率和建模能力上都取得了显著提升。

关键设计：Shuffle Serialization的具体实现方式未知，但其目标是使无序点云更好地适应S6模型的因果特性。ConvBiS6层中，卷积操作的具体参数设置（如卷积核大小、通道数等）未知。MHS6中，多头的数量和每个头的维度分配未知。损失函数根据具体任务而定，可能包括分类损失、分割损失等。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

HydraMamba在多个点云学习任务上取得了state-of-the-art的结果。具体性能数据和对比基线未在摘要中给出，但强调了其在对象级别和场景级别任务上的优越性。该模型通过结合shuffle序列化策略、ConvBiS6层和MHS6，显著提升了点云处理的性能。

🎯 应用场景

HydraMamba在三维场景理解领域具有广泛的应用前景，例如自动驾驶中的环境感知、机器人导航与定位、三维重建、以及工业检测等。通过高效地建模点云数据的长程依赖关系和局部几何信息，HydraMamba能够提升相关应用在复杂场景下的性能和鲁棒性。

📄 摘要（原文）

The attention mechanism has become a dominant operator in point cloud learning, but its quadratic complexity leads to limited inter-point interactions, hindering long-range dependency modeling between objects. Due to excellent long-range modeling capability with linear complexity, the selective state space model (S6), as the core of Mamba, has been exploited in point cloud learning for long-range dependency interactions over the entire point cloud. Despite some significant progress, related works still suffer from imperfect point cloud serialization and lack of locality learning. To this end, we explore a state space model-based point cloud network termed HydraMamba to address the above challenges. Specifically, we design a shuffle serialization strategy, making unordered point sets better adapted to the causal nature of S6. Meanwhile, to overcome the deficiency of existing techniques in locality learning, we propose a ConvBiS6 layer, which is capable of capturing local geometries and global context dependencies synergistically. Besides, we propose MHS6 by extending the multi-head design to S6, further enhancing its modeling capability. HydraMamba achieves state-of-the-art results on various tasks at both object-level and scene-level. The code is available at https://github.com/Point-Cloud-Learning/HydraMamba.