論文まとめ：SoftPoolNet: Shape Descriptor for Point Cloud Completion and Classification

論文：「SoftPoolNet: Shape Descriptor for Point Cloud Completion and Classification」の自分なりのまとめです。

ECCV（European Conference on Computer Vision）２０００のサーベイ

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1. ・SoftPoolNetと呼ばれるエンコーダー /デコーダーアーキテクチャを導入 することで，パッチ変形操作のシミュレーショ ンを行い，精度の3Dオブジェクトの完成方法を 提案 Title(SoftPoolNet: Shape Descriptor for Point Cloud Completion and Classification) まとめた人：宮城直（ Sunao Miyagi）
2. 提案手法・新規性 ・SoftPoolNetと呼ばれるエンコーダー /デコーダーアーキテクチャを 導入することで，複数の機能をアクティブ化し、必 要な順列を維持しながらより多くの情報を保持する ための改善
3. 結果 ・提案手法と従来手法を比較 ・入力の各ポイントからその最近傍の平均距離出力 ,最小一致距離（MMD）,平均面取りディスパー連続するフレーム 内の同じインスタンスの完了出力間の間隔 の評価指標で評価を行った
4. 結果 ・NVIDIA Titan Vとパラメーターを使用してモデルをトレーニング ・リージョンの数が増え続けるにつれて、パフォーマンスは徐々に低下する ことがわかる
5. +αの情報 ・Yida Wang [https://www.researchgate.net/profile/Yida_Wang]、 David Joseph Tan[http://campar.in.tum.de/Main/DavidTan]、 Nassir Navab[https://scholar.google.de/citations?user=kzoVUPYAAAAJ&hl=ja]、 Federico Tombari[https://scholar.google.com/citations?user=TFsE4BIAAAAJ&hl=ja], Technische Universitat Munchen, Google Inc ・データセット：[リンク] ・project page：[https://www.merl.com/research/license#KCNet] ・この研究室は毎年のように CVPRに論文を通している Mining Point Cloud Local Structures by Kernel Correlation and Graph Pooling　CVPR'18. https://arxiv.org/abs/1712.06760 Adversarial Semantic Scene Completion from a Single Depth Image 2018 International Conference on 3D Vision (3DV)