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#1015
summarized by : Naoya Chiba
どんな論文か？
空間占有率ベースの3Dのインスタンスセグメンテーション手法OccuSegの提案．入力ボクセルからU-Net構造の3D CNNでインスタンス中心座標・占有率を推定，これらで同時に計算した特徴量をインスタンスに紐づくよう重み付けしておき，入力ボクセルから計算したスーパーボクセルによるグラフに対応，各エッジが同じインスタンスかを判定してマージすることでインスタンスセグメンテーションを行う．
新規性
インスタンスごとの空間占有量を2Dではなく3Dで予測し，インスタンス中心座標と占有率を陽に求めて重み付けすることでインスタンス認識とクラスタリングの精度が向上した．さらに三次元特徴量をインスタンス中心座標と占有率と合わせてマルチタスク学習することでインスタンスごとの情報を持つ特徴量になることを期待．
結果
ScanNetV2，S3DIS，SceneNNで学習・評価しSoTAを達成．Ablation Studyとして提案法の各アイデアが有効であることを確認している．
その他（なぜ通ったか？等）
シンプルかつ3Dを意識したアイデアでSoTAを達成．
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