#762
summarized by : Hirokatsu Kataoka
Going Deeper With Lean Point Networks

どんな論文か?

3D点群に対する、より深層なネットワーク構造の提案。3D点群処理に対してメモリ/計算量的に効率的なモジュールを提案し、スタックすることで精度向上が見込めることを示した。
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新規性

従来PointNet++等で使用される最近傍探索(kNN)はサイズも大きく、多大なメモリを要するが、提案手法ではより小さいサイズのkNNと単層パーセプトロン(SLP)+プーリングを並列化したユニットを積み上げることでより構造を深くして精度向上に寄与した。

結果

ShapeNet-part, ScanNet, PartNet等で実験を行なった。例えばShapeNet-PartではPointNet++ 84.60であるが、浅い層の提案手法LPNは85.65、深い層のDeep LPNでは85.66を達成(PointNet++から+1.3%向上)した。PartNetデータセットでは+9.7%を実現した。

その他(なぜ通ったか?等)