#765
summarized by : Yue Qiu
Anisotropic Convolutional Networks for 3D Semantic Scene Completion

どんな論文か?

Semantic Scene CompletionのためのAnisotropic convを提案し,3D CNNsと比べflexibilityと計算power的に改良.3D Convを3つの連続の1D ConvにDecomposeし,1D conv上のKernalサイズが学習時にAdaptivelyで調整.提案のconv構造をスタックにより計算コストが維持したまま強い3次元表現を得る.
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新規性

①従来の3D CNNsと比べ提案のAnisotropic convolutionがVoxel-wiselyで異なった次元数を持った三次元Receptive Fieldを対応できる;②従来の3D conv unitsより計算コストが少ない、standardの3D convsに適応可能.

結果

2つのSemantic Scene Completion benchmarks: NYU-Detph-v2とNYUCADでSOTAを達成;

その他(なぜ通ったか?等)

従来の3D CNNsと比べ,Receptive Fieldの制限を緩やかにした.また,従来の3D CNNsより計算コストを減らせた.