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#811
summarized by : Ryota Suzuki
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．
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）
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