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#778
summarized by : Hideki Tsunashima
どんな論文か？
フロー推定において3次元点群を用いた論文。
従来の3次元点群処理は膨大なメモリ使用量を削減するために点群の情報損失や点群が疎になるといった問題を抱えていた。また、どの点群の情報を統合して考慮すればいいのかわからなかった。
そこで、上記の問題に対処すべく、DownBCL, UpBCL, CorrBCLを提案してSOTAを達成し、従来手法に比べて大幅に計算量も削減した。
新規性
Bilateral Convolutional Layers(BCL)とpermutohedral latticeを参考にした点群を粗い格子状の点として処理するDownBCL、粗い格子点を細かい格子点にするUpBCL、細かい格子点を元の点群と一致させるCorrBCLを提案した点。
結果
FlyingThings3D, KITTI Cene Flow 2015にてSOTAを達成。
その他（なぜ通ったか？等）
従来の点群処理におけるボトルネックのメモリ消費を改善し、スコアを向上させた点。また、点群処理は自動運転技術に重要な技術であり、社会的貢献も大きいことから通ったと考えられる。
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