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#7
summarized by : Yamada Ryosuke
どんな論文か？
CADベースのデータセットであるModelNet40の分類精度は飽和状態に達しつつある．一方で，実世界に基づいたデータセットの分類は依然として困難であることが考えられる．屋内のデータに基づいて点群ベースのデータセットScan Object NNを構築．既存の点群ベースの分類手法に大きな課題をもたらすことを示した．また，背景が乱雑なデータに対して分類を行う点群ベースのネットワークの提案した．
新規性
ModelNet40でのネットワークの精度評価では，実世界においての物体認識とのギャップがあることを主張．屋内のデータに基づいて点群ベースのデータセットであるScan Object NNを構築．
結果
学習データにModelNet40 を用い，テストデータにScan Object NNを用いてPointNetなどの様々なアーキテクチャで識別実験を行った．全てのアーキテクチャで識別精度が50%を下回った．一方で，学習データとテストデータをScan Object NNを用いた場合は識別精度が向上することを確認した．
その他（なぜ通ったか？等）
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