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#36
summarized by : Naoya Chiba
どんな論文か？
三次元点群を処理するニューラルネットワークを探索するためにNASを用いる手法の提案．点群データの場合には生の点群以外にもスパースボクセルやBEV，投影によるRGBDなど様々な形式に表現できるため，これらの組み合わせとそれぞれの形式に対応したネットワークをどのような順番で組み合わせるかを進化戦略で探索する．
新規性
アプリケーションに応じて様々な投影・逆投影を経由するネットワークが提案されてきていることを前提に，統合して記述できる枠組みとその上で探索できるような定式化を行った点が新規．
結果
Waymo Open Datasetでの物体検出で検証．既存の種々のネットワークと比較して，シングルフレームの手法としては提案法によって設計されたLidarNASが優れた性能を達成．また既存手法を初期値にすることで性能向上できることを示した．
その他（なぜ通ったか？等）
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