WinMamba: Multi-Scale Shifted Windows in State Space Model for 3D Object Detection

📄 arXiv: 2511.13138v1 📥 PDF

作者: Longhui Zheng, Qiming Xia, Xiaolu Chen, Zhaoliang Liu, Chenglu Wen

分类: cs.CV

发布日期: 2025-11-17

备注: 9 pages, 3 figures,

💡 一句话要点

WinMamba：面向3D目标检测，提出基于多尺度移位窗口的状态空间模型

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

关键词: 3D目标检测 状态空间模型 Mamba 多尺度特征 移位窗口 自动驾驶 点云处理

📋 核心要点

  1. 现有3D目标检测方法难以兼顾计算效率和长程空间依赖性，限制了性能。
  2. WinMamba通过引入多尺度移位窗口机制，增强Mamba模型在3D场景中的特征提取能力。
  3. 在KITTI和Waymo数据集上的实验表明，WinMamba显著优于现有基线方法，提升了检测精度。

📝 摘要（中文）

3D目标检测对于自动驾驶至关重要，但如何在最大化计算效率的同时捕获长程空间依赖性仍然是一个根本性的挑战。我们观察到，基于Mamba的模型凭借其线性状态空间设计，能够以较低的成本捕获长程依赖性，从而在效率和准确性之间实现有希望的平衡。然而，现有方法依赖于固定窗口内的轴对齐扫描，不可避免地丢弃空间信息。为了解决这个问题，我们提出了WinMamba，一种新颖的基于Mamba的3D特征编码骨干网络，由堆叠的WinMamba块组成。为了增强骨干网络的鲁棒多尺度表示，WinMamba块包含一个窗口尺度自适应模块，该模块补偿采样期间不同分辨率的体素特征。同时，为了在线性状态空间内获得丰富的上下文线索，我们为WinMamba层配备了可学习的位置编码和窗口移位策略。在KITTI和Waymo数据集上的大量实验表明，WinMamba显著优于基线。消融研究进一步验证了WSF和AWF模块在提高检测精度方面的各自贡献。代码将公开提供。

🔬 方法详解

问题定义：现有3D目标检测方法在处理大规模点云数据时，难以同时保证计算效率和捕获长程空间依赖性。传统的卷积神经网络计算复杂度高，而基于固定窗口的扫描方式会丢失空间信息，限制了检测精度。

核心思路：WinMamba的核心思路是利用Mamba模型的线性状态空间特性，以较低的计算成本捕获长程依赖性。通过引入多尺度移位窗口机制，增强模型对不同尺度空间信息的感知能力，从而提高检测精度。这种设计旨在克服现有方法在效率和精度之间的trade-off。

技术框架：WinMamba是一个基于Mamba的3D特征编码骨干网络，由堆叠的WinMamba块组成。每个WinMamba块包含一个窗口尺度自适应模块（WSF）和一个WinMamba层。WSF模块用于补偿采样期间不同分辨率的体素特征，增强多尺度表示。WinMamba层则配备了可学习的位置编码和窗口移位策略，以在线性状态空间内获得丰富的上下文线索。整个网络结构类似于一个encoder，逐步提取和编码3D点云特征。

关键创新：WinMamba的关键创新在于将Mamba模型与多尺度移位窗口机制相结合。传统的Mamba模型通常采用轴对齐扫描，而WinMamba通过引入移位窗口，能够更好地捕获空间信息。此外，窗口尺度自适应模块能够处理不同分辨率的体素特征，增强了模型的鲁棒性。这种结合使得WinMamba在计算效率和精度之间取得了更好的平衡。

关键设计：WinMamba的关键设计包括：1) 窗口尺度自适应模块（WSF），用于补偿不同分辨率的体素特征；2) 可学习的位置编码，用于增强WinMamba层对位置信息的感知；3) 窗口移位策略，用于捕获更丰富的上下文信息。具体的参数设置和损失函数等细节未在摘要中提及，属于未知信息。

📊 实验亮点

WinMamba在KITTI和Waymo数据集上进行了大量实验，结果表明其性能显著优于现有基线方法。具体的性能数据和提升幅度未在摘要中给出，属于未知信息。消融研究验证了WSF和AWF模块在提高检测精度方面的各自贡献。

🎯 应用场景

WinMamba在自动驾驶领域具有广泛的应用前景，可以用于提高车辆对周围环境的感知能力，从而提升驾驶安全性。此外，该技术还可以应用于机器人导航、三维场景理解等领域，具有重要的实际价值和潜在的商业价值。未来，WinMamba可以进一步扩展到其他3D视觉任务中。

📄 摘要（原文）

3D object detection is critical for autonomous driving, yet it remains fundamentally challenging to simultaneously maximize computational efficiency and capture long-range spatial dependencies. We observed that Mamba-based models, with their linear state-space design, capture long-range dependencies at lower cost, offering a promising balance between efficiency and accuracy. However, existing methods rely on axis-aligned scanning within a fixed window, inevitably discarding spatial information. To address this problem, we propose WinMamba, a novel Mamba-based 3D feature-encoding backbone composed of stacked WinMamba blocks. To enhance the backbone with robust multi-scale representation, the WinMamba block incorporates a window-scale-adaptive module that compensates voxel features across varying resolutions during sampling. Meanwhile, to obtain rich contextual cues within the linear state space, we equip the WinMamba layer with a learnable positional encoding and a window-shift strategy. Extensive experiments on the KITTI and Waymo datasets demonstrate that WinMamba significantly outperforms the baseline. Ablation studies further validate the individual contributions of the WSF and AWF modules in improving detection accuracy. The code will be made publicly available.