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#63
summarized by : Naoya Chiba
どんな論文か？
弱教師あり学習を用いた三次元点群のセマンティックセグメンテーション手法の提案．ラベルのない三次元点のセマンティックラベルを精度良く推定するために，ラベルは滑らかであるという仮定のもと敵対的摂動に対して変動しないように学習することで少数のセマンティックラベルからうまく全体のラベルを推定できる．
新規性
三次元点群の弱教師あり学習によるセマンティックセグメンテーションの問題設定において，摂動を加えてもラベルが変化しないという制約を導入した．提案法では点の座標と特徴量に敵対的な摂動を加えるLAPと粗い点群ごと変形させる敵対的な摂動を加えるRADをあわせたDAT (Dual Adaptive Transformations)を用いる．
結果
1T1Cと実験設定を揃えS3DISとScanNet-v2で検証，少数ラベルのもとでもより与えるラベルの割合を増やした場合でも，既存手法より優れたセマンティックセグメンテーション性能を達成した．
その他（なぜ通ったか？等）
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