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#397
summarized by : Hirokatsu Kataoka
どんな論文か？
単一の距離画像（３次元点群から変換）から物体姿勢（Part Pose）、セグメント（Segmentation）、部分状態（Part Amodal）、検出枠（Bbox）を推定可能とした。モデルにはPointNet++をベースとしたANCSHを提案した。
新規性
限られた3D情報（この場合、ある側面から観測した3次元点群のみ）から多種の推定ができるようになった点が新規性である。特に、「棚における引き出し」など単一距離画像からパーツごとの推定ができるようになったのは大きい。
結果
複数物体（e.g. Eye-glasses, Oven, Drawer）の3次元認識において、回転・並進誤差、3D IoU（検出枠）などの推定誤差を減らすことに成功。さらに、メガネのパーツなどを推定することにも成功。
その他（なぜ通ったか？等）
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