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#536
summarized by : Naoya Chiba
どんな論文か？
高速な三次元点群の畳み込み手法Grod-GCNの提案．よく用いられるFPSとBall Queryが遅いことを指摘し，ボクセルベースの代表点選択＆畳み込みを行う．クラス分類・セグメンテーションに適用し，高速かつ高パフォーマンスを達成．
新規性
カバレッジが大きくなるように各ボクセルから代表点を選択するサンプリング＆BallではなくCubeによるクエリによって高速な局所点群の選択を実現．階層化する際に各点が集約した点に依存する寄与率を設定して重み付けして畳み込む．
結果
ModelNet10とModelNet40でのクラス分類とScanNetとS3DISでのセマンティックセグメンテーションで評価，高速・高精度な三次元点群処理を実現した．特に点数が多い設定では顕著に他手法より高速に処理できる．
その他（なぜ通ったか？等）
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