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#105
summarized by : Naoya Chiba
どんな論文か？
ノイズのある三次元点群におけるシンプルな法線推定手法の提案．Attentionを導入したグラフ畳み込みとマルチスケールな特徴量抽出からなるネットワークでパッチ点群の各点の重みを推定し，この重みによる重み付き最小二乗法で多項式曲面で近似して法線を推定する．
新規性
シンプルなネットワークで高い法線推定性能を達成した．入力点群は姿勢の正規化を意図するQSTNとSTN，近傍点群の情報を畳み込むGraph Blockからなる．近傍点群から得られる特徴量を集約する際の重みにAttentionを用い，ノイズにロバストで適切なスケールの情報を取り出すことを意図．
結果
PCPNetによる検証を行い，様々なノイズ条件下で提案法が優れることを示した．また実シーンにも適用できることを確認するためNYU Depth V2とSceneNNデータセットでも検証し，提案法が実用上も有用であること示した．
その他（なぜ通ったか？等）
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