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#686
summarized by : Naoya Chiba
どんな論文か？
三次元点群からグラフを生成，できるだけグラフのトポロジーを保ったまま整数格子上にグラフ頂点を埋め込んで2D CNNで処理することで三次元点群をニューラルネットワークで取り扱う．点群を階層的なBalanced KMeansでクラスタリングして，ドロネー分割でグラフを生成してから離散化したKamada-Kawaiアルゴリズムでグラフを2Dに投影する．
新規性
グラフ可視化アルゴリズムを三次元形状の2Dへの変換に利用した．計算コストを抑えるために階層的（KMeansとKamada-Kawaiアルゴリズム）を適用し現実的な計算時間で処理できるように工夫している．
結果
ShapeNetとPartNetで点群セグメンテーションを行い，SoTA達成．
その他（なぜ通ったか？等）
グラフ可視化アルゴリズムを適用するというアイデアが新規で有用．既存手法のまとめが丁寧で良い表にまとめられている．
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