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#641
summarized by : Naoya Chiba
どんな論文か？
Depth画像から三次元物体検出を行うための手法の提案．提案法は2Dの球面座標系上で畳み込みと2D/3Dの畳み込み手法のアイデアを組み合わせて用いることでオクルージョンに強く，近傍探索が不要（あるいは軽量）な畳み込みを実現．さらに欠損を考慮したダウンサンプリングも提案している．
新規性
軽量な2Dでの畳み込みをベースにして三次元形状を扱うネットワークを提案しており，2D畳み込みをBEVで用いる既存手法よりも高い性能を達成した．畳み込みのカーネルとして純粋な2D畳み込みだけでなく，畳み込みの際だけ奥行きを考慮する畳み込み，点群に変換してSelf-Attention，PointNet，EdgeConvをそれぞれ適用した手法も検討・比較している．
結果
Waymo Open Datasetで評価．既存手法よりも計算効率が高く精度も高い物体検出を実現した．提案する2Dベースの畳み込みの枠組みの中で様々な畳み込みカーネルに相当する手法を比較している．
その他（なぜ通ったか？等）
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