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#981
summarized by : Hirokatsu Kataoka
どんな論文か？
3D点群を入力としたインスタンスセグメンテーション手法である3D-MPA（3D Multi Proposal Aggregation Network）を提案する。3D点群の各点からインスタンスの中心に投票するように学習を行い、3次元空間上でインスタンスを切り分ける処理を実施する。
新規性
ボトムアップ・トップダウン両方の利点を活かした3D点群のインスタンスセグメンテーションを提案したことが新規性である。低レベルの点群特徴量やグラフ畳み込みを適用して3D-MPAを構成している。
結果
3D点群を入力としたインスタンスセグメンテーションの手法において、従来法を大きく上回る精度向上を実現した。ベンチマークはScanNetV2に対して行った。
その他（なぜ通ったか？等）
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