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#190
summarized by : Naoya Chiba
どんな論文か？
点群深層学習をEmbedding-Querying Paradigm (EQ-Paradigm) という枠組みで整理し，様々な点群を取り扱うタスクを一つの実装に統合した．最近は点群処理においてもBackboneとHeadに分離する向きがあったが，これを進めてQueryという概念で分離し点群ベース・ボクセルベースのいずれのアプローチも統一的に扱えるように拡張．
新規性
提案したEQ-Paradigmの枠組みが新規．特徴抽出には点群畳み込みやスパースボクセル畳み込みをそのまま利用できる．タスクに合わせたQuery（例えばBEVや疎な点を利用した物体検出，全点を利用するセグメンテーション，疎な点を利用したクラス分類など）に対して特徴量を計算するようなTransformerベースのネットワークを用いて各点の特徴量をQueryに伝播させるQ-Netを提案している．
結果
セマンティックセグメンテーション，室内・室外の物体検出，クラス分類に用い提案する枠組みが種々のタスクに利用できることを確かめた．
その他（なぜ通ったか？等）
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