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#933
summarized by : Naoya Chiba
どんな論文か？
Few Shotで三次元点群のセグメンテーションを行う．入力三次元点群に対してセマンティックラベルが与えられているテンプレートを選択し，入力点群と形状が近くなるような変形を推定する．さらに変形したテンプレートに対応する特徴量をShared MLPとMax Poolingで計算し，この特徴量を用いて三次元空間中の各点に対応するセマンティックラベルを推定するImplicit Functionを学習．
新規性
テンプレートの導入と少データでも三次元空間全体を推定できるようなネットワーク構造の導入により，三次元点群のセマンティックセグメンテーションにおいてFew Shot Learningを実現した．
結果
ShapeNetから少量データを選択して学習，既存手法（Few Shotを想定していない）よりも高精度なセマンティックセグメンテーションを達成．Few Shot Learningのシナリオでうまく学習できていることを示した．
その他（なぜ通ったか？等）
三次元点群のセマンティックセグメンテーションにおけるFew Shot Learningに挑戦し，シナリオに適したアプローチを提案した．
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