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 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…

はじめに Point-Voxel CNN for Efficient 3D Deep Learningを読んだのでメモ． 気持ち 3Dデータに対するdeep learning(特に畳み込み系)は計算コストが高いことが知られていて，エッジデバイス等での実装は不向きであるなので軽いかつ高性能なモデルを作りた…

はじめに KPConv: Flexible and Deformable Convolution for Point Cloudsを読んだのでメモ． 気持ち Point Cloudに対する効果的な畳み込みの方法の提案．基本的には2D regular gridに対する畳み込みを元にしていて，カーネルの形状をdeformation可能なdefor…