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#50
summarized by : Naoya Chiba
どんな論文か？
点群密度の分布も含めて点群データを圧縮する手法の提案．既存の点群圧縮手法は均一にサンプリングされた点群であることを想定しているが，局所的な密度変化を点群の特徴として保持するべきであると考えこれを再構成するようなエンコーダー・デコーダーネットワークを構成した．
新規性
点群を分割してから各領域ごとにダウンサンプリングしつつ，局所点群の密度と相対座標を特徴量として各点に集約，その後量子化してエントロピーエンコーダーで圧縮する．符号化された表現からデコーダーでアップサンプリングしながら密度と形状を再構成するように学習する．
結果
SemanticKITTIとShapeNetで実験し，提案法では密度分布を適切に再構成できていることを評価．形状再構成やエンコード・デコードにかかる時間，サイズを既存手法と比較してもそれほど遜色のない性能であることを示している．導入したアイデアそれぞれについて性能に寄与していることを評価．
その他（なぜ通ったか？等）
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