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#131
summarized by : Naoya Chiba
どんな論文か？
K-DTreeを計算グラフとして利用し点群処理する手法PointTreeの提案．既存のK-DTreeベースの手法は各軸に沿った点群の分割を想定するため幾何変換や変形に対してロバストではないことを指摘し，PCAを用いた分割によって幾何変換に不変なK-DTreeを用いることでこの問題を解決する．
新規性
PCAを導入したK-DTreeの構築と事前の位置合わせによって幾何変換に不変，変形にロバストなK-DTreeによる点群のエンコーダーとUNet構造を提案した点が新規．ネットワークはShared MLPとPoolingによって構成され，ツリーに沿って特徴量を集約する．セグメンテーションに用いる場合にはSkip-connectionを用いたUNet構造で処理し各点の特徴量を推定する．
結果
ModelNet40でのクラス分類とShapeNetPart，S3DISのセマンティックセグメンテーションで検証し，アフィン変換や射影変換に対してロバストであることを確認した．
その他（なぜ通ったか？等）
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