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#680
summarized by : SohOhara
どんな論文か？
DeepMappingという、入力となる点群(point clouds)をマッピング/座標系への投射を行う新しいフレームワークの提案。2つのネットワーク(Localization Network, Mapping Network)からなり、前者ではセンサーの体勢(pose)を推定し、後者では座標ごとにその位置が占拠されてるかどうかのバイナリーなクラス分類を行う。訓練の際は、教師なし学習を行う。
新規性
教師ありではなく、適切な損失を設計した上での教師なし学習を行うことでより頑強なモデルの生成に成功。
連続値の回帰問題ではなく、投射先の座標系における点があるかどうかのバイナリークラス分類問題をといた。
結果
2D環境におけるシミュレーションのデータセット(2D Lidar Point dataset)とリアルデータである3DのActive Vision Datasetを用いて評価を行った。
どちらにおいても既存の手法よりも良い成績を残した。(評価手法はAbosolute trajectory error, 実際の軌道からどれほどずれているか)
その他（なぜ通ったか？等）
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