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#232
summarized by : Naoya Chiba
どんな論文か？
三次元点群の剛体変換に対して同変な特徴量を学習するネットワークの提案．提案するネットワークで点群から特徴量を計算することで，各点ごとに並進だけではなく回転も含めた剛体変換に不変な特徴量を得ることができ，この特徴量を必要に応じてプーリングして剛体変換不変な特徴量として，あるいは同変な特徴量として利用できる．
新規性
剛体変換を離散化し，それらの方向に対して畳み込むことで剛体変換に同変なネットワークを提案した．ただしSE(3)全方向ではなく離散回転に関する同変な畳み込みと並進に対して同変な畳み込みに分離することで計算コストを削減している．さらにグローバルプーリングの際に回転不変になるようAttentionを導入した．
結果
回転を含むModelNet40のクラス分類・形状検索で評価，提案法が回転を含むデータに強いことを示した．また，局所特徴量の計算手法として3DMatchと比較，提案法が高い精度を達成した．
その他（なぜ通ったか？等）
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