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#925
summarized by : 日坂 幸次
どんな論文か？
現在の3D検出ネットワークは、2Dオブジェクトの提案に依存しているか、シーン内の各点からバウンディングボックスのパラメータを直接予測しようとしている。
前者は2次元検出器の性能に依存しているが、後者は点群の不鮮明さや閉塞のため、正確なパラメータ回帰が困難である。
本研究では、3D物体検出のための新しいアプローチを紹介する
新規性
本研究では、3D物体検出のための新しいアプローチを紹介する。
a)各モジュールの受容野を点群内の特定の点に集中させ、特徴学習を向上させるカスケード型モジュールアプローチ、
b)教師なしクラスタリングを用いて開始されるクラス不可知のスタンス内セグメンテーションモジュールである。
結果
SUN RGB-Dベンチマークデータセットを用いてネットワークの性能を評価したところ、最新の手法と比較して改善されていることが示された。
その他（なぜ通ったか？等）
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