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#551
summarized by : Sou Uchida
どんな論文か？
構造化されていない3次元点群に対する法線推定するNestiNetを提案．入力にはマルチスケールな点統計量(MuPS)を用い，各スケールに特化した3D CNNに入力(Mixture of Experts; MoE)し，最後に各出力を統合する．また，各点のスケール推定を行うことで，異なるノイズレベルへのロバスト性が向上する．
新規性
法線推定にMoEとスケール推定を導入した点とCNNに入力可能な局所的な点の特徴表現を提案した点．
結果
PCA，Jet，PCPNet，HoughCNNにおいて角度のRMSEで最高精度(平均で12.41度)．また，スキャンにより得られた点群データ(ScanNet，NYU Depth V2)に対して品質の定性評価も行なっている．
その他（なぜ通ったか？等）
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