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#93
summarized by : Naoya Chiba
どんな論文か？
三次元点群の畳み込み手法PAConv (Position Adaptive Convolution) を提案．局所点群を入力とし，注目点と近傍点の相対座標から各点ペアに対応するWeight Coefficientsを推定，これを元にWeight Bankから各点ペアに対応する入力チャンネル・出力チャンネルの重みを計算しカーネルとする．このカーネルで特徴量を畳み込み，注目点の特徴量を計算する．
新規性
局所点群中の点ペアの相対座標から重みをShared MLP等で計算するのではなく，Weight Bankについての係数を推定しWeight Bankの重み付け和によってカーネルを記述する点が新規．局所形状に応じた動的な畳み込みでありながら，Weight Bankは点群全体にわたって共有することができる．Weight Bankの多様さのための正則化も導入．
結果
ModelNet40でのクラス分類，ShapeNet Part・S3DISのセマンティックセグメンテーションで比較し既存手法よりよいスコアを達成．提案した各種テクニックの有効性とパラメータの影響をAblation Studyとして詳細に記述．
その他（なぜ通ったか？等）
点群畳み込み手法はだいぶ出揃ってきているため，畳み込み手法自体の提案しアクセプトされるには非常に丁寧な比較が必要だと感じた．
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