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#370
summarized by : Naoya Chiba
どんな論文か？
三次元点群からの物体検出手法．サブサンプリングしてから三次元距離で近傍グラフを作成し頂点特徴とエッジ特徴の集約からなるGNNで特徴抽出，各点のクラスとBounding Boxを推定，NMSを改良した手法で統合する．比較的省パラメータで既存手法よりも高い性能を達成．
新規性
サンプリング・ノイズなどによる中心点の座標ずれに対応するためにオフセットを推定してGNNのなかで修正するような構造を提案．NMSをノイズと隠れにロバストになるように改良．
結果
KITTIで実験し，既存手法と比べて高いスコアを達成．Auto Regressionが狙い通り動作していることを確認．
その他（なぜ通ったか？等）
KITTIで従来手法を上回る性能を達成．Ablation Studyについても記述し各提案手法の有用性を実証．
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