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#87
summarized by : Naoya Chiba
どんな論文か？
粗く部分観測な三次元点群から密度の高い全周三次元点群を再構成する手法SeedFormerの提案．Transformerを用いたUpsample Transformerを基本ユニットとして，全周補完を行うSeed Generatorとアップサンプリングを行うUpsample LayerによるCoarse-to-Fine Generationを行うことできれいな全周形状を再構成する．
新規性
点群のためのUpsampling Transformerの提案が新規．生成する点に対応した特徴量を近傍領域内の点群の距離に応じた重みで特徴量を補間しAttentionを適用する．全周形状の生成時にはsoftmaxを用いないことで離れた部分（隠れによって欠損した領域）の点も再構成することができるように工夫．
結果
ShapeNetベースのPCN Datasetで検証しSoTAを達成．加えてShapeNet-55とShapeNet-34，KITTIでも検証し複雑な形状でも良好なスコアを実現している．Ablation Studyの他，Patch Seeds（粗い全周点群の補完で生成された点群）の可視化で提案法が適切に欠損領域を埋めることができていることを確認した．
その他（なぜ通ったか？等）
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