- …
- …
#130
summarized by : Naoya Chiba
どんな論文か？
三次元点群のData Augmentation手法PointMixupの提案．Mixupを点群に対して適用するため，クラスをまたいだサンプル間で点群を内挿するための手法を開発した．潜在空間でも同様の内挿を行うことでManifold PointMixupも提案．
新規性
Data Augmentationのために対応付けされていない点群同士の線形な内挿手法を提案したことが新規．点の移動量の総和が最小となるような対応を求める問題を考えたとき，これが最短パスで補間中の点でも同一の対応になり，かつ線形な補間となっていることを示した．
結果
ModelNet40とScanObjectNNのクラス分類タスクで学習・評価を行った．ベースラインとしてランダムな対応付けによる補間を行った場合とサンプリングの比率で補間を行った場合と比較し，PointMixup，Manifold PointMixupを用いることで精度が向上した．主にPointNet++を用いて検証，PointNetとDGCNNでも同様の傾向が得られることを確認．
その他（なぜ通ったか？等）
https://github.com/yunlu-chen/PointMixup/
- …
- …