DM3D: Deformable Mamba via Offset-Guided Differentiable Scanning for Point Cloud Understanding
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Liu, Bin, Wang, Chunyang, Liu, Xuelian, Zhang, Ge |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2025
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
SM3D: Mitigating Spectral Bias and Semantic Dilution in Point Cloud State Space Models
von: Liu, Bin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Liu, Bin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Adaptive Dual-Weighted Gravitational Point Cloud Denoising Method
von: Zhang, Ge, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhang, Ge, et al.
Veröffentlicht: (2025)
PMA: Towards Parameter-Efficient Point Cloud Understanding via Point Mamba Adapter
von: Zha, Yaohua, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zha, Yaohua, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Spatio-Temporal Bi-directional Cross-frame Memory for Distractor Filtering Point Cloud Single Object Tracking
von: Sun, Shaoyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Sun, Shaoyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
ZigzagPointMamba: Spatial-Semantic Mamba for Point Cloud Understanding
von: Diao, Linshuang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Diao, Linshuang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
StruMamba3D: Exploring Structural Mamba for Self-supervised Point Cloud Representation Learning
von: Wang, Chuxin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wang, Chuxin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Point Cloud Mamba: Point Cloud Learning via State Space Model
von: Zhang, Tao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhang, Tao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Mantis: Mamba-native Tuning is Efficient for 3D Point Cloud Foundation Models
von: Guo, Zihao, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Guo, Zihao, et al.
Veröffentlicht: (2026)
PO3AD: Predicting Point Offsets toward Better 3D Point Cloud Anomaly Detection
von: Ye, Jianan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Ye, Jianan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Deformation-based In-Context Learning for Point Cloud Understanding
von: Lin, Chengxing, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Lin, Chengxing, et al.
Veröffentlicht: (2026)
COMO: Cross-Mamba Interaction and Offset-Guided Fusion for Multimodal Object Detection
von: Liu, Chang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Liu, Chang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Serialized Point Mamba: A Serialized Point Cloud Mamba Segmentation Model
von: Wang, Tao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Wang, Tao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
MT-PCR: Hybrid Mamba-Transformer Network with Spatial Serialization for Point Cloud Registration
von: Liu, Bingxi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Liu, Bingxi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
DAPointMamba: Domain Adaptive Point Mamba for Point Cloud Completion
von: Li, Yinghui, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Li, Yinghui, et al.
Veröffentlicht: (2025)
ForestMamba: Sparse Mamba with Geometry-guided Queries for 3D Forest Point Cloud Segmentation
von: Nguyen, Trung Thanh, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Nguyen, Trung Thanh, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Diffusion-Occ: 3D Point Cloud Completion via Occupancy Diffusion
von: Zhang, Guoqing, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhang, Guoqing, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Efficient Spiking Point Mamba for Point Cloud Analysis
von: Wu, Peixi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wu, Peixi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Mamba Learns in Context: Structure-Aware Domain Generalization for Multi-Task Point Cloud Understanding
von: Jiang, Jincen, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Jiang, Jincen, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Point-In-Context: Understanding Point Cloud via In-Context Learning
von: Liu, Mengyuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Liu, Mengyuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
3DKeyAD: High-Resolution 3D Point Cloud Anomaly Detection via Keypoint-Guided Point Clustering
von: Wang, Zi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wang, Zi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Parameter-efficient Prompt Learning for 3D Point Cloud Understanding
von: Sun, Hongyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Sun, Hongyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Towards Foundation Models for 3D Scene Understanding: Instance-Aware Self-Supervised Learning for Point Clouds
von: Yang, Bin, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Yang, Bin, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Mitigating Prior Shape Bias in Point Clouds via Differentiable Center Learning
von: Li, Zhe, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Li, Zhe, et al.
Veröffentlicht: (2024)
SRMamba: Mamba for Super-Resolution of LiDAR Point Clouds
von: Chen, Chuang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Chen, Chuang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Implicit Filtering for Learning Neural Signed Distance Functions from 3D Point Clouds
von: Li, Shengtao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Li, Shengtao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
TFDM: Time-Variant Frequency-Based Point Cloud Diffusion with Mamba
von: Liu, Jiaxu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Liu, Jiaxu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
DALD-PCAC: Density-Adaptive Learning Descriptor for Point Cloud Lossless Attribute Compression
von: Fu, Chunyang, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Fu, Chunyang, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Pix4Point: Image Pretrained Standard Transformers for 3D Point Cloud Understanding
von: Qian, Guocheng, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Qian, Guocheng, et al.
Veröffentlicht: (2022)
3D sans 3D Scans: Scalable Pre-training from Video-Generated Point Clouds
von: Yamada, Ryousuke, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Yamada, Ryousuke, et al.
Veröffentlicht: (2025)
DefMamba: Deformable Visual State Space Model
von: Liu, Leiye, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Liu, Leiye, et al.
Veröffentlicht: (2025)
GEM: Generating LiDAR World Model via Deformable Mamba
von: Wu, Yang, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Wu, Yang, et al.
Veröffentlicht: (2026)
CloudFixer: Test-Time Adaptation for 3D Point Clouds via Diffusion-Guided Geometric Transformation
von: Shim, Hajin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Shim, Hajin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
PointNorm-Net: Self-Supervised Normal Prediction of 3D Point Clouds via Multi-Modal Distribution Estimation
von: Zhang, Jie, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Zhang, Jie, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Point Mamba: A Novel Point Cloud Backbone Based on State Space Model with Octree-Based Ordering Strategy
von: Liu, Jiuming, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Liu, Jiuming, et al.
Veröffentlicht: (2024)
CloudMamba: Grouped Selective State Spaces for Point Cloud Analysis
von: Qu, Kanglin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Qu, Kanglin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Geometrically-driven Aggregation for Zero-shot 3D Point Cloud Understanding
von: Mei, Guofeng, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Mei, Guofeng, et al.
Veröffentlicht: (2023)
MambaReg: Mamba-Based Disentangled Convolutional Sparse Coding for Unsupervised Deformable Multi-Modal Image Registration
von: Wen, Kaiang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Wen, Kaiang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
GS-PT: Exploiting 3D Gaussian Splatting for Comprehensive Point Cloud Understanding via Self-supervised Learning
von: Liu, Keyi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Liu, Keyi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
PillarMamba: Learning Local-Global Context for Roadside Point Cloud via Hybrid State Space Model
von: Zhang, Zhang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhang, Zhang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
CloudMamba: An Uncertainty-Guided Dual-Scale Mamba Network for Cloud Detection in Remote Sensing Imagery
von: Yang, Jiajun, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Yang, Jiajun, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Ähnliche Einträge
-
SM3D: Mitigating Spectral Bias and Semantic Dilution in Point Cloud State Space Models
von: Liu, Bin, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Adaptive Dual-Weighted Gravitational Point Cloud Denoising Method
von: Zhang, Ge, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
PMA: Towards Parameter-Efficient Point Cloud Understanding via Point Mamba Adapter
von: Zha, Yaohua, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Spatio-Temporal Bi-directional Cross-frame Memory for Distractor Filtering Point Cloud Single Object Tracking
von: Sun, Shaoyu, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
ZigzagPointMamba: Spatial-Semantic Mamba for Point Cloud Understanding
von: Diao, Linshuang, et al.
Veröffentlicht: (2025)