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#642
summarized by : Naoya Chiba
どんな論文か？
三次元点群のセグメンテーション手法の提案．はじめにボクセル単位で点群を切り出しPointNet++で特徴量を計算，類似度行列を計算して類似度行列を低ランク近似するようにランクを最小化する．これによりボクセル内の点群をパーツごとにセグメンテーションした後，GNNでボクセルごとのパーツを統合して最終的なセグメンテーション結果を得る．
新規性
インスタンス単位ではなく小さなボクセル単位で一度セグメンテーションした後に，各パーツの特徴量をボクセル内のセグメンテーションの出力を集約して計算，ボクセル間の位置関係からグラフを構築してグラフ畳み込みを用いて同じパーツを統合する．ボクセル内での点のセグメンテーションはカテゴリに寄らない学習が可能．
結果
ShapeNetとPartNetを元にデータセットを構築して評価．SGPNと比較して優れたセグメンテーションを達成した．ボクセルサイズの変更，グラフ畳み込み以外ではなくエッジ分類でのパーツ統合との比較，低ランクを要請するロスの影響，レイヤー数の影響についてのAblation Studyを記述．
その他（なぜ通ったか？等）
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