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#538
summarized by : Naoya Chiba
どんな論文か？
三次元点群を用いた物体トラッキング手法の提案．Template点群と探索領域の点群をPointNet++でエンコードし，各点ごとの特徴量の類似度マップを生成，得られた特徴量から点ごとの推定中心座標とトラッキング対象らしさを推定してクラスタリング，3DのBounding Boxを生成する．
新規性
（点群全体のトラッキングではなく，）入力点群に対して点群をテンプレートとしてBounding Boxを推定するテンプレートトラッキングを行うアイデアが新規．空間的な近傍関係はPointNet++に任せて，類似度マップと各点の情報を特徴量として基本は点ごとにShared MLPで処理する．
結果
KITTIデータセットで検出を行い，既存手法SC3Dよりも高いトラッキング性能を達成．
その他（なぜ通ったか？等）
点群のテンプレートベースのトラッキングをEnd-to-endで実装し，KITTIで検証して正確なトラッキングを実現している．
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