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#245
summarized by : Naoya Chiba
どんな論文か？
三次元点群シーケンスにおけるシーンフロー推定を，疑似ラベルの生成と局所的な一貫性に基づく疑似ラベルの再設定を繰り返すことで自己教師学習で行う．点群間の対応を正確に行うため最適輸送問題として定式化，Sinkhornアルゴリズムを用いた対応推定を行う．
新規性
自己教師で点群のシーンフロー推定を学習するため，フレーム間での点群の割り当てに最適輸送のアイデアを導入，空間的に滑らかなラベルとなるよう近傍グラフ上で特徴量を伝播させて疑似ラベルを更新する．
結果
FT3DとKITTIで検証，自己教師学習手法としては既存手法よりも優れており，スコア・データによっては教師ありの手法とも同等の性能を達成．
その他（なぜ通ったか？等）
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