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#610
summarized by : 寺田英雄
どんな論文か？
HGNetと呼ぶ、3D点群から3D物体を検出するための新しい階層的なグラフネットワーク構造を提案。SOTAを凌駕する検出性能を達成した。
新規性
点同士の相対位置をもとに畳み込みを行う、新規な Shape-Attentive Graph-Conv(SA GConv)およびDeconvを導入、さらにその上で特徴ピラミッド構造を用いて推論するGU-netを導入。
結果
大規模点群データ"SUN RGB-D" や "ScanNet-V2" に対する物体検出において、SOTAを達成
その他（なぜ通ったか？等）
点データをグラフ型データで表現して、ピラミダル階層処理を導入して、局所的な特徴と大域的な特徴の双方を考慮している点が興味ぶかい。
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