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#168
summarized by : Naoya Chiba
どんな論文か？
三次元点群のセマンティックセグメンテーションをFlew-Shot Learningで行う．EdgeConvとAttentionを利用したネットワークで点ごとのEmbeddingsを計算し，特徴量空間で近傍探索を行ってラベルを伝播，交差エントロピーで学習する．これにより点群の局所特徴量が近ければ，与えられるラベルが少数でも複雑な形状を学習できる．
新規性
Transductive Inferenceを点群に適用しFew-Shot Learningを実現した点が新規．各点の特徴量を計算してからFarthest Point Samplingを用いて各クラス中の代表的な特徴量を選択（Multi-prototype Generation）する．
結果
S3DISとScanNetについて検証．ランダムに選択されたラベルを擬似的なFew-Shotの教師として学習，mIoUで評価．各種ベースライン手法と比較して良好なセマンティックセグメンテーションを実現した．
その他（なぜ通ったか？等）
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