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#458
summarized by : hayamizu ryo
どんな論文か？
3次元モデルの直立姿勢を復元するには物理的法則，幾何学的特性，意味的優先，機能性，設計知識などを総合的に考慮する必要がある．そこで本論文では直立ポーズの物体が通常，表面または点が支持面に接触するという基底によって支持されていることから連続的な姿勢問題を離散的な分類問題へと変換し，方位推定モデルとしてUprightNetを提案．方位推定と下流分類の両タスクにおいて従来のアプローチを凌駕した．
新規性
連続的な姿勢問題を離散的な分類問題とすることで解の汎化能力を向上させる．また，人手による作業より自然なベースを定義可能．向きを考慮した特徴を学習することで特徴空間を圧縮し，下流タスクのパフォーマンスを高めることが可能．
結果
Upright-NetとPointNetおよびDGCNNを用いて点のセグメンテーションを支援する実験を行った結果，Upright-Netが高い精度を達成した．局所的な特徴を抽出するEdgeConv Layersと機能的な幾何学的特徴を強調するAttentionの仕組みが学習に寄与した．
その他（なぜ通ったか？等）
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