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#69
summarized by : Naoya Chiba
どんな論文か？
離散微分幾何のアイデアを導入した三次元点群のアップサンプリング手法PUGeo-Netの提案．点ごとの局所特徴量をマルチスケールで計算してからSelf-Gating Unitのアイデアで特徴量を補正，各注目点について近傍点とヤコビ行列をShared MLPで推定することで粗い法線・近傍点群の生成を行い，これをRefineしてアップサンプリングした点の座標と法線を推定する．
新規性
点群の法線を利用したアップサンプリング手法を平面の推定とRefineに分離し，それぞれ必要な処理をネットワークで置き換え学習可能な枠組みにした．Chamfer Distanceに加え，法線の差を考量したロス関数を用いる．
結果
Sketchfabから選択したデータで学習，それほど巨大ではないネットワークでSoTAを達成．各点から生成される点群が点ごとにはクラスターをなしており，かつ是全体としては均一に良く分散しているため，良好な分布の点群を生成できていることがわかる．実スキャン点群やLiDARデータについてもうまく表面形状を推定できた．
その他（なぜ通ったか？等）
数学的な裏付けのある発想で高性能な点群のアップサンプリングを実現している．
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