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#118
summarized by : Naoya Chiba
どんな論文か？
三次元点群におけるSalient Object Detectionタスクを設定，データセットを提供しこの問題を解くための手法を提案．画像と異なり，視点に依存して顕著な物体が一意ではない（視点に応じて選択すべき適切な物体が異なる）ことを指摘し，ビューごとに着目する物体のバウンディングボックスとマスク，物体クラスを提供するデータセットPCSODを構築．
新規性
点群でのSalient Object Detectionタスクの整理とデータセットの提供が重要な貢献．正解となる物体がビューに依存することから，ビュー単位で点群を入力，PointNet++をベースにして近傍点群て畳み込む点群畳み込むネットワークで処理し物体領域を得る．
結果
提案するデータセットで評価し，提案法が既存の点群処理ネットワークよりも優れることを示した．評価指標としてMAEとF-measure，E-measure，IoUを用いる．
その他（なぜ通ったか？等）
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