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#58
summarized by : Naoya Chiba
どんな論文か？
三次元点群からインスタンスセグメンテーションをする際に，同じ位置にセマンティクスの推定に失敗した物体が重畳して検出されるとそのままインスタンスの予測も失敗してしまう問題に対し，誤って検出された物体を取り除くための手法SoftGroupの提案．セマンティックラベルをハードに定めるのではなく，スコアがある程度高ければ採用することでインスタンスセグメンテーションの性能が向上した．
新規性
スパース3D畳み込みネットワークで特徴を抽出しセマンティックスコアとオフセットを推定、このとき特定クラスであると定めず，特定のクラスのセマンティックスコアがしきい値以上の点を全て採用しインスタンス候補とする．その後各候補点群をスパース畳み込みネットワークに入力し改めてインスタンスを出力する．
結果
ScanNetv2とS3DISで学習・評価．既存手法より明らかに性能が向上した．Ablation StudyとしてSoftGroupとその後のRefinementがいずれも性能向上に寄与していることを確認．
その他（なぜ通ったか？等）
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