3DMambaComplete: Exploring Structured State Space Model for Point Cloud Completion

点云完成旨在从最初不完整和低质量的输入生成完整和高保真度的点云。一种普遍的策略是利用基于Transformer的模型来编码全局特征并促进重建过程。然而，采用池化操作来获取全局特征表示通常会导致点云中局部细节的丢失。此外，Transformer中固有的注意机制引入了额外的计算复杂度，使得有效处理长序列变得具有挑战性。为了解决这些问题，我们提出了3DMambaComplete，这是一个建立在新型Mamba框架上的点云完成网络。它包括三个模块：HyperPoint Generation使用Mamba的选择机制对点云特征进行编码并预测一组Hyperpoints。估计一个特定的偏移量，下采样点成为Hyperpoints。HyperPoint Spread模块将这些Hyperpoints分散到不同的空间位置以避免集中。最后，一种变形方法将Hyperpoints的2D网格表示转换为细粒度的3D结构，用于点云重建。在各种已建立的基准测试上进行的广泛实验表明，3DMambaComplete超越了最先进的点云完成方法，这得到了定性和定量分析的确认。

本论文旨在解决点云完整性问题，即如何从不完整和低质量的输入中生成完整和高保真度的点云。这是一个新颖的问题。

论文提出了3DMambaComplete，一种基于Mamba框架的点云完整性网络，它包括三个模块：HyperPoint Generation、HyperPoint Spread和Deformation。相比于当前领域的研究，该论文的关键思路是使用Mamba的选择机制编码点云特征并预测一组Hyperpoints，然后将这些Hyperpoints分散到不同的空间位置中，最后将Hyperpoints的2D网格表示形式转换为细粒度的3D结构进行点云重建。

论文使用了各种已建立的基准测试数据集进行了广泛的实验，证明了3DMambaComplete优于现有的点云完整性方法。实验结果经过定量和定性分析得出。此外，论文提出的方法避免了池化操作导致的局部细节丢失和Transformer模型中的额外计算复杂性。

最近在这个领域中，一些相关的研究包括：PointNet、PointNet++、PCN、PU-Net等。