PointABM:Integrating Bidirectional State Space Model with Multi-Head Self-Attention for Point Cloud Analysis

本文介绍了PointABM，一种混合模型，它将基于状态空间模型（SSM）的Mamba和Transformer架构相结合，以增强局部特征，提高3D点云分析性能。为了增强全局特征的提取，我们引入了一个双向SSM（bi-SSM）框架，包括传统的标记前向SSM和创新的后向SSM。为了增强bi-SSM捕获更全面特征的能力，同时不破坏双向Mamba所需的序列关系，我们引入了Transformer，利用其自我注意机制处理点云。广泛的实验结果表明，将Mamba与Transformer相结合，显著提高了模型分析3D点云的能力。

本论文旨在提高3D点云分析的性能，通过将Mamba和Transformer结合起来，引入双向SSM框架和自注意力机制，以提高局部特征和全局特征的提取能力。

本论文的关键思路是将Mamba和Transformer相结合，利用双向SSM框架和自注意力机制来提高3D点云分析的性能。在双向SSM框架中，引入了传统的令牌前向SSM和创新的后向SSM，以提高全局特征的提取能力。

论文使用了多个数据集进行实验，证明了PointABM模型的性能优于其他现有模型。此外，论文还开源了代码，方便其他研究人员进一步研究。

最近的相关研究包括：PointNet、PointNet++、DGCNN等。