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#168
summarized by : 朝岡忠
どんな論文か？
従来よりも一桁多い200クラスカテゴリを持つScanNet200データセットを用いた3次元セマンティックセグメンテーションが研究課題．
新規性
よりロバストな3次元特徴を学習するために，言語駆動型の事前学習法を提案．本手法では，言語画像モデル(CLIP)を用いて，「3次元特徴」と「3次元特徴の意味ラベルのテキスト埋め込み」との距離が潜在空間において小さくなるように3次元特徴を学習．
結果
ScanNet200データセットにおいて，3次元セマンティックセグメンテーションにおける最新の3次元事前学習を上回る性能を示した（相対mIoU +9%）．
その他（なぜ通ったか？等）
https://rozdavid.github.io/scannet200
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