多尺度ボクセル深層ネットワークを用いた点群シーンの分類

本稿では、都市や室内シーンの3次元点群を分類する新しい畳み込みニューラルネットワーク（CNN）について説明します。シーンの点群処理に遭遇する問題に対する解決策が提示され、マルチスケール近傍における点の位置のみを使用して点を分類できるネットワークが詳細に記述されています。Semantic3Dベンチマーク [Hackel et al., 2017] のリダクション8において、このネットワークは2位となり、正則化ステップを使用しない点分類手法の最先端性能を上回っています。