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#645
summarized by : Naoya Chiba
どんな論文か？
LiDAR点群のセグメンテーション手法PolarNetの提案．BEV上で極座標系を用いた畳み込みによってkNNによる近傍点探索を不要にすることで推論を高速化．極座標変換することで空間中での点の分布の不均一さに対応する．近接関係も極座標系上で定義し畳み込む．
新規性
空間中での不均一な三次元点の分布を考慮した極座標系での畳み込みをBEV上で実行し，高い精度とスループットを実現．
結果
SemanticKITTI，A2D2，Paris-Lille-3Dで評価，既存手法と比較し良好な性能でありつつ高速な推論を実現．
その他（なぜ通ったか？等）
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