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#42
summarized by : Naoya Chiba
どんな論文か？
LiDARで観測される点群を生成するためのエネルギーベースの生成モデルLiDARGenの提案．円筒座標系で投影したRange ImageをLiDAR点群をレンジイメージとして拡散モデルで生成する．ネットワークにはU-Netを採用しランジュバンダイナミクスに従うサンプリングを仮定したエネルギーの学習・サンプリングでLiDAR点群にようなRange Imageを生成．
新規性
LiDAR点群の生成にRange Imageを経由した拡散モデルを用いる点が新規．センサ特性を考え円筒座標系での畳み込みのためにCircular ConvolutionとPosition EncodeとしてCoordConvと採用している．
結果
KITTI-360とnuScenesを用いて学習，Maximum Mean Discrepancy (MMD)，FIDを参考にRangeNet++を用いたFrechet Range Distance (FRD score)，Jensen–Shannon divergence (JSD) で検証し，VAEベース・GANベースの既存手法と資格して優れた性能であることを示した．
その他（なぜ通ったか？等）
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