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#44
summarized by : Ryota Suzuki
どんな論文か？
自動運転の為の，計測モデルレベルでの，より現実的なLiDARのシミュレーションデータの作成方法の提案．まず，実際の撮影データから車などの3Dモデル，地図メッシュモデルを作成する．次にそれらを使って適当に作った空間の中で仮想LiDARでスキャンするが，現実では反射光の弱まり等での観測ミス(ray-dropping)がある．このray-droppingプロセスをリアルデータを参照しながら学習する．
新規性
CADモデルを使わず，実測データから作ったモデルでシーンを作るのでリアル．また，GAN的なデータの生成でもないので更にリアル．
結果
検出，セグメンテーション等タスクにおいて，ray-dropping無し／CADモデル使用よりもrealに近い性能が出た（+2%／+5%）．通常のシミュレーションデータも追加するとさらに向上（+2%）．自動運転シミュレータCARLAのデータに対し+20%．
その他（なぜ通ったか？等）
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