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#653
summarized by : Naoya Chiba
どんな論文か？
三次元点群の位置合わせのための半教師あり/教師なし学習．点ごとの対応関係を求めず，特徴マップ同士で比較・位置合わせを行う．対象点群から得られた特徴量に対応するJacobian MatrixをPointNetLKのアプローチで求め，位置合わせしたい点群同士の特徴量の差からJacobianの擬似逆行列を用いて姿勢を更新する．これを反復して位置合わせを行う．既存手法よりも高速でロバスト．
新規性
点群同士の位置合わせが正しいときに特徴量同士も近くなることを利用，点同士や局所領域同士の明示的な対応は求めずに位置合わせを行う．位置合わせと同時に，求めた特徴量から点群を再構築するデコーダーを学習して再構成ロスを求める．
結果
ModelNet40, 7Sceneで検証し，既存手法（PointNetLKとも比較している）よりも初期姿勢を変えたときの誤差が小さくなっており，ノイズに対するロバスト性も向上している．さらに，そのそも高速だったPointNetLKよりもさらに構想な推論を実現した．
その他（なぜ通ったか？等）
特徴マップの可視化がなされており，アプローチの妥当性がよく説明されている．PointNetLKの順当な拡張で高性能な手法となっている．
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