#660
summarized by : uchi_k
Octree Guided CNN With Spherical Kernels for 3D Point Clouds

どんな論文か?

3D点群に畳み込みを適用するのは難しいが、重み関数と密度関数からなる3D点の局所性を評価する非線形畳み込み関数のPointConvを提案した。これは、MLPとカーネル密度推定の組み合わせで表現される。さらに、この3D畳み込みの計算効率を向上させる新しい定式化も行った。この畳込みは、3次元空間上の任意の点集合で並進不変性と置換不変性を持ち、デコンボリューションして元の解像度に伝播することもできる。
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新規性

3D点群に対する畳込みを提案, 3D畳み込みの計算効率を向上させた, デコンボリューションも可能

結果

CIFAR10を点群に変換した実験で二次元の畳込みに匹敵する成果

その他(なぜ通ったか?等)

計算効率の改善幅が大きい