点群データ拡張の最新動向：ディープラーニングのための包括的な調査

点群データ拡張は、ディープラーニングモデルの過学習を軽減し、特に訓練データが限定的な場合のモデルパフォーマンスを向上させるために重要である。本論文は、点群データ拡張の最新手法を包括的に調査し、基本的な手法と専門的な手法に分類した上で、それぞれの特徴と適用シナリオを明らかにする。