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#514
summarized by : Naoya Chiba
どんな論文か？
片面点群から全周点群を補完する手法．PointNet++によるエンコードとFoldingによるデコードを組み合わせ，Set Abstractionの各スケールに対して，空間的に対応する領域に着目するようなSkip-Attentionを導入，入力点群の一部に注目して点群再構成を行う．
新規性
Foldingによるデコーダを階層的になるよう拡張（グリッド上の等間隔なサブサンプリングで実現）を行い，マルチスケールなAttentionを実現できるようにした．
結果
ShapeNetとKITTIで検証，既存手法よりも省パラメータで良好な全周復元結果を得た．Ablation StudyではAttentionの有効性，Loss関数設計（EMD+CD）の妥当性，入力点数が少ない場合のロバスト性を評価．Skip-AttentionとHierarchical Foldingの可視化を行った．その他セグメンテーション，クラス分類でも高性能となる特徴量を獲得できている．
その他（なぜ通ったか？等）
PointNet++とFoldingNetに対してAttention付きのSkip Connectionを行うというアイデアは素直で理解しやすい．実験が丁寧で高性能であることがわかりやすい．
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