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#111
summarized by : Naoya Chiba
どんな論文か？
三次元点群の畳み込みにおけるLocal Aggregation Operatorsについて既存手法を比較・検討した上で，学習が必要ない特徴量集約手法であるPosition Pooling (PosPool)を提案．Deep Residual Architectureと組み合わせる場合，既存手法と性能が同等かより優れる．
新規性
点群畳み込みにおける局所点群の特徴量の集約において，既存手法の公平な評価を行った上で性能が大きく変わらない点を指摘し，学習が不要な手法の提案をしている点が新規．PosPoolは点の座標の差によって特徴量を重み付けし平均をとる．
結果
既存手法を整理した上でModelNet40, S3DIS, PartNetで評価し，Local Aggregation Operatorsを構成する各要素の影響の傾向を調査．ここで得られた考察をもとにPosPoolを提案し，既存手法と遜色なくいずれの問題設定においても良い性能を達成．
その他（なぜ通ったか？等）
既存手法の調査と評価，考察が丁寧であり，そこから得られた知見をもとに学習不要な手法を提案している点が興味深い．点群深層学習が画像同様により深いネットワーク構造を目指す場合，これがエポックとなる論文になる可能性がある．
https://github.com/zeliu98/CloserLook3D
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