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#98
summarized by : Hiroaki Aizawa
どんな論文か？
パーツ単位に分割された3D shapeを受け取り，これらの連続的なパーツをアセンブルすることからパーツ間の関連性や構造化された3D shapeを表現し生成するSeq2Seq構造のPQ-Netの提案．3D reconstructionだけでなく，shape completionや，partの入力順がシャッフルされた状態からの再構成などのアプリケーションも可能．
新規性
3D shapeの生成に関する先行研究とは異なり，形状のパーツ，形状の構造，パーツ間の関連性を推論するための構造的な3D shapeを表現することが新規性と主張(bboxで組み合わせるのではなく形状を扱える)．
結果
IM-Net，StructureNet，3D-PRNNを比較対象とし，3D shapeのencoding，Shape Generation，Single view 3D reconstructionのタスクで定量評価．結果も同等または上回る性能を達成したことを実証している．
その他（なぜ通ったか？等）
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