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#317
summarized by : Haruhi Shida
どんな論文か？
既存のLidar点群のセグメンテーション手法の多くは，フレーム取得時のレイテンシの影響で自律運転の運用制約との間にギャップがある．このギャップ解消のために，新たにHelix 4DとHelix netデータセットを提案した．
新規性
細かいラベル、タイムスタンプ、センサー回転情報を持つ100億点データセットであるHelixNetを新たに提案．本データセットを用いることでセグメンテーションアルゴリズムのリアルタイム性を正確に評価する事ができるようになった．またLiDARシーケンスを回転させるため設計された、コンパクトで効率的な時空間変換器アーキテクチャであるHelix4Dを新たに提案した
結果
Helix4DはHelixNetやSemanticKITTIの最高のセグメンテーションアルゴリズムと同等の精度を達成し，レイテンシーで5倍以上，モデルサイズで50倍以上の削減を実現している．(添付画像)
その他（なぜ通ったか？等）
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