- …
- …
#142
summarized by : Naoya Chiba
どんな論文か？
点群のインスタンスセグメンテーションタスクを想定したData Augmentationと，セグメンテーションの際にインスタンスに応じたクラスタリングを行うことで精度良く分離し領域を区別するための手法RPGNを提案．各点の近傍領域にどれくらい他のインスタンスが混ざっているか（あるいは単一インスタンスに属する点か）を推定するネットワークを用いる．
新規性
セマンティックセグメンテーションにクラスタリングを用いる，そのために近傍点をグループ化する際の基準として各点近傍のインスタンスの混ざり具合を推定するという枠組みが新規．これを活かすためのData Augmentationとしてランダムに物体を配置する手法を用い，インスタンス同士が隣接したシーンを自動生成する．
結果
ScanNetV2とS3DISで検証し優れた性能を達成，とくにScanNetV2では顕著．Ablation Studyとして各工夫の有無による性能向上を確認している．
その他（なぜ通ったか？等）
- …
- …