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#459
summarized by : QIUYUE
どんな論文か？
DNNを用いた3D 点群マッチング手法を提案．提案手法はvoxelized smoothed density value (SDV) representationを用いる．SDV representaionのコアは点群のinterest pointごとに計算を行い，pointをlocal reference frame (LRF)にアライメントし，ローテーション操作に対しての不変性を保てる．
新規性
初めてのlearned, universal 点群マッチング手法．DNNでこのタスクを解く未来性を示した．クロスセンサーの対応もできる(Indoor RGB-D sceneデータセットで学習済みのモデルがlaser scansから撮影した屋外植物のシーンのレジストレーションにもSOTAな高精度)．
結果
3DMatchデータセットにおいて94.9%のaverage recall率を達成した(このタスクを解決したくらい)．従来のSOTA手法と比べ，20％以上の向上を達成．
その他（なぜ通ったか？等）
圧倒的な精度(3Dmatchデータセットにおいてほぼ完璧な結果)．
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