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#403
summarized by : Naoya Chiba
どんな論文か？
Octreeを用いた点群/点群シーケンスの学習ベースの圧縮手法の提案．Octreeに変換後，ボクセルごとに親ノードと空間的に隣接したノードの情報を集約，これらから占有率とリーフノードでの座標のオフセットを推定する3D CNNを学習する．点群シーケンスについては時間的に隣接した同領域の情報も利用する．
新規性
Octree上で同階層にあるノード・全時刻のノードとの比較して情報エントロピーを計算し圧縮に用いることが新規．既存手法ではOctreeの親ノードからのみ情報を集めていたが，注目しているボクセルの解像度ので隣接する領域からコンテキストを抽出することで空間的な事前情報を利用できるようになった．さらに時間方向に連続した領域の情報の利用，オフセットの推定によるボクセル化の影響の低減も提案している．
結果
ScanNet，SemanticKITTIのスキャンについて点群を圧縮・再構成し検証．既存手法よりもエラーが少なく圧縮率が高いことを示した．
その他（なぜ通ったか？等）
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