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#431
summarized by : Naoya Chiba
どんな論文か？
三次元点群をメッシュに変換する手法の提案．局所点群を入力しUNet構造のネットワークで特徴抽出し，メッシュの内側・外側を推定したラベル付きのOctreeに変換，Matching Cubes法でメッシュを再構成しラプラシアンによるスムージングを行って出力する．
新規性
Implicit Functionのデコードに局所形状ごとのOctree表現を経由することで，高解像度と学習のしやすさを両立した．
結果
ShapeNet，DTUデータセットで学習・評価．Stanford 3D Repositoryの形状をそれぞれのデータセットで学習したモデルで復元し，クラスに依存せず再構成できることを示した．
その他（なぜ通ったか？等）
Implicit Surfaceで取られたアプローチで，頂点ごとの分類問題としてOctree表現を経由したデコーダーを学習したアプローチが新規．性能もONet等と比較して良好．
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