はじめに RandLA-Net: Efficient Semantic Segmentation of Large-Scale Point Cloudsを読んだのでメモ． LiDARデータなど，大量の点群データ(オーダー)に対して従来より高速にsemantic segmentationをするモデルの提案． RandLA-Net 提案するモデルは点群を…

はじめに SampleNet: Differentiable Point Cloud Samplingを読んだのでメモ． Neural Netに組み込んでend-to-endで学習可能な点群のサンプリングを提案． Method 全体の構造はFig. 3の通り． 課題として点の三次元入力から点をサンプリングする． 提案するS…

はじめに Supervised Contrastive Learningを読んだのでメモ． 通常，教師なし表現学習で使われるcontrastive learningを教師あり学習に適用した論文. 通常のsoftmax+cross entropyに比べハイパーパラメータの設定に対し鈍感(ある程度調整が雑でも動く)かつ…

はじめに A Simple Framework for Contrastive Learning of Visual Representationsを読んだのでメモ. Method 手法としては近年の半教師あり学習のconsistency regularizationと似た発想． 従来のcontrastive lossではポジティブペアの片割れとしていわゆる’…

はじめに PointAugment: an Auto-Augmentation Framework for Point Cloud Classificationを呼んだのでメモ． Point Cloudに対するAutoAugment． ただAutoAugmentというが，originalのAutoAugmentとは大きく異なり，フレームワークとしては データ毎にdata a…