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#213
summarized by : Naoya Chiba
どんな論文か？
点群・画像のセマンティックセグメンテーションのための手法SemAffiNetの提案．バックボーンの選択には自由度があり，論文中では点群と画像を扱えるBPNetを用いている．潜在空間で各点に対応した特徴量がセマンティッククラスごとに分離するようなアフィン変換を適用するネットワーク構造ESAMと，マルチモーダルにAttentionを張るISAMを提案し利用．
新規性
特徴量空間でセマンティッククラスが分離するようなネットワーク構造ESAMを導入した点が重要な新規性．潜在空間で各点の特徴量が混ざってしまっていることを想定し．各点についてのクラスを予測してそれをもとに各点に適用するべきアフィン変換をTransformerベースで推定する．
結果
ScanNetv2とNYUv2で検証しセマンティックセグメンテーションの性能が向上することを確認．またBPNet以外ともESAMを組み合わせ，各種組み合わせでESAMが効果的に機能することを示した．
その他（なぜ通ったか？等）
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