基于状态空间模型 (SSM) 成功在 NLP 任务中进行序列建模的启发，我们提出了具有全局建模和线性复杂度的 PointMamba 框架，通过重新排序策略提供更合理的几何扫描顺序来增强 SSM 的全局建模能力，实验证明我们的 PointMamba 在不同的点云分析数据集上胜过基于 transformer 的对应模型，同时节省了约 44.3% 的参数和 25% 的 FLOPs，展示了构建基础...