@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00217853,
 author = {千葉, 直也},
 issue = {40},
 month = {May},
 note = {三次元点群とは，三次元表面形状を記述する手法の一つであり，物体表面の点の集合としてその物体の形状を表します．三次元センサの普及，計算機の性能向上に伴い，三次元点群を利用したアプリケーションが一般的になりつつあります．三次元点群の実空間スケールのまま形状・位置姿勢などを記述できるという特徴から，これまで（ニューラルネットワークを用いない）三次元点群処理は特にロボットビジョン・SLAM などの文脈で研究が進められてきました．一方で，三次元点群は画像などと異なり整列されていない（順序付けられていない）データ構造であるため，ニューラルネットワークで扱うためには工夫が必要でした．本チュートリアルでは，PointNet と DeepSets の提案以降に発展した，ニューラルネットワークによって三次元点群を取り扱うための手法について紹介します．},
 title = {深層学習を用いた三次元点群処理入門},
 year = {2022}
}