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#525
summarized by : Naoya Chiba
どんな論文か？
三次元点群の畳み込み手法．局所点群を2DにProjectionして2D CNNで特徴抽出する．着目点周りの相対座標を入力としてPointNet構造で特徴抽出し，相対座標と結合してShared MLPで2Dにマッピングするための重みを計算する．この重みに従って各点の特徴量の重み付け和を計算し，2D CNNの入力とする．
新規性
三次元点群を二次元に投影して2D CNNで処理することで畳み込む手法はいくつかあるが，学習可能でSoftなProjectionを提案したのは新規．提案する畳み込み手法をFPSによるサブサンプリングと組み合わせてU-Netタイプのネットワークで処理できるようにした．
結果
ModelNet40でのクラス分類とS3DIS・ScanNetでのセマンティックセグメンテーションで検証．提案する手法単体でも悪くはないスコアで，KPConvと組み合わせて用いることで高いスコアを達成した．
その他（なぜ通ったか？等）
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