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#19
summarized by : Naoya Chiba
どんな論文か？
点群の形状を記述するための局所特徴量としてRepSurfを提案．純粋に局所点群の座標を入力するのではなく，相対位置に基づく局所的な面のパラメータを利用する．点群深層学習と組み合わせることで性能向上．具体的なアルゴリズムとして近傍点として2点を選択するTriangular RepSurfと複数点を選択するUmbrella RepSurfを紹介・実装し評価．
新規性
コンパクトで効率がよく，深層学習と相性のよい局所形状特徴量を提案した．これにより複雑な点群畳み込みを行わなくとも（PointNet++のようなシンプルな点群畳み込みと組み合わせるだけで）クラス分類・セマンティックセグメンテーションの各タスクで高い性能を実現できた．
結果
PointNet++のSet Abstraction Moduleと組み合わせ，各層で提案する特徴量を入力するようにネットワークを設計してクラス分類（ModelNet40，ScanObjectNN）とクラス分類（S3DIS，ScanNet）で評価し，既存の点群畳み込み手法と比較して高い性能を達成．
その他（なぜ通ったか？等）
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