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#258
summarized by : Naoya Chiba
どんな論文か？
三次元点群の全周補完のための手法の提案．部分観測点群にAttentionを導入した点群畳み込みを行い特徴量を抽出，この特徴量からFolddingNetのようなアプローチで全周点群を生成する．生成した点群に二度リファインを適用して最終的な出力を得る．リファインするネットワークは点群同士の比較に加えそれぞれのレンダリングして比較．
新規性
点群畳み込みのためEdgeConvにチャンネル方向のAttentionを加えたこと，点群のリファインにマルチビューのレンダリングを導入し敵対的な損失としたことが新規．点群としてはEMDによるロス，画像としては敵対的ロスで比較し学習．
結果
ShapeNetから部分点群を生成したデータとKITTIの車両データで検証．既存手法よりも高い再構成性能を達成．また，評価手法として，再構成データをPointNetに入力したときのクラス分類によるスコア，レンダリング画像について画像分類器がどの程度見分けられないかによるスコアを提案している．
その他（なぜ通ったか？等）
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