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#124
summarized by : Naoya Chiba
どんな論文か?
三次元点群のインスタンスセグメンテーションにおいて,インスタンスの特性に応じて動的に畳み込みのスケールを変更することでハイパーパラメータの調整なしに様々なインスタンスサイズに対応する事ができる点群畳み込み手法.スパース畳み込みとTransformerを用いて特徴量を計算した後,床と壁以外はVoteNetのアイデアでインスタンス中心を推定しグルーピングしMLPで畳み込みのための重みを出力する.
新規性
VoteNetのアプローチでインスタンスごとにマスキングしてから,インスタンス単位で軽量なネットワークで畳み込みのための重みを出力することで動的な畳み込みを行った点が新規.バックポーンとしてスパース畳み込みとTransformerを用いている点も新しい.
結果
ScanNetV2とS3DISでインスタンスセグメンテーション・物体検出の性能を評価,既存手法と比べ優れた精度を達成.Ablation Studyとして導入したモジュールやハイパーパラメータについても検討.
その他(なぜ通ったか?等)
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