#811
summarized by : Ryota Suzuki
KeypointNet: A Large-Scale 3D Keypoint Dataset Aggregated From Numerous Human Annotations

どんな論文か?

3DキーポイントのデータセットKeypointNetの提案.カテゴリ数16,インスタンス数8K+.ShapeNetCoreがベースで,点群とメッシュ両方存在.アノテーション時に指定するキーポイントのプレースホルダーがなく,自由に指定しているのに,キーポイントのラベルに一貫性を持たせたのが特徴.アノテーションされたバラバラなキーポイントの集約に新たな方法を設計.
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新規性

自由なキーポイントアノテーションとキーポイントラベル一貫性の両立.そのための単純なクラスタリングによらない方法設計.

結果

3D物体認識系モデル(PointNet, PointNet++, RSNet, SpiderCNN, PointConv, RSCNN, DGCNN, GraphCNN)に対する性能を評価.他3Dキーポイント検出手法(Harris3D, SIFT3D, ISS3D)と比較し,PointNet以外は概ね上回る結果に.

その他(なぜ通ったか?等)