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#334
summarized by : Naoya Chiba
どんな論文か？
車載LiDARで観測された三次元点群を入力としてパノプティックセグメンテーションを行う手法を提案．入力点群をBird's Eye View (BEV) に変換し極座標系でビニングし畳み込みニューラルネットワークで処理する．ある程度影響の大きな点を取り除いて学習することでオーバーフィッティングを避ける．
新規性
プロポーザルベースではないインスタンスセグメンテーションを行う．Bounding Boxなしでインスタンスヘッドを学習するためセマンティックなクラスと物体中心からの距離，物体中心からんオフセットを推定，Votingでこれらを統合する．同時にLiDAR点群を想定したデータ拡張手法を2つ提案した．
結果
SemanticKITTIとnuScenesで検証し高いスコアと高速な推論を同時に達成．提案する各コンポーネントがそれぞれ性能向上に貢献していることを確認している．
その他（なぜ通ったか？等）
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