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#176
summarized by : Naoya Chiba
どんな論文か？
部分的な三次元点群から全周点群を補完する．不完全な三次元点群から全周点群に補完するだけではなく，逆方向も合わせたサイクルを学習することで高精度な補完を実現した．全周点群から不完全な点群への変換は一位に定まらないため，欠損領域を表すコードを導入し全周形状を表すコードと欠損を表すコードから学習することで問題を緩和した．
新規性
形状の欠損を，全周形状に対応するLatent Vectorと欠損に対応するLatent Vectorに分離，これらを学習することで双方向の変換を学習可能にした．不完全な点群と全周点群をそれぞれオートエンコーダーで潜在表現に変換し，これらのLatent Vectorの相互変換を行うように学習する．学習のためにサイクルが整合すること，局所的な形状が一致することを要請するロスと敵対的ロスを導入．
結果
ShapeNetとKITTIで三次元形状補完を行い検証，自己教師学習としては高く，教師あり学習にも匹敵する再構成性能を達成．
その他（なぜ通ったか？等）
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