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#298
summarized by : Fukuchi Nobuaki
どんな論文か？
LiDARベースの点群からの３次元物体認識は自動運転において重要
既に提案されている３次元検出器（位置、サイズ、向きを出力）の検出結果を精度向上する第２段階のモデルを提案
その際、点群ベースのDNN手法(PointNet)を単純に適用すると３次元検出器のサイズ出力に不確かさがあり依存するため、要因を解明し改善案を提案
新規性
R-CNNスタイルのPointNetベースの後段検出器を提案従来の認識モデルを再学習させることなく、後段に単純に接続し運用可能なモデルで、認識モデルが出力してきた位置、大きさ、向きの精度向上を行う
点群ベースのR-CNN検出器は大きさの不確かさにより性能低下があることを解明 解決するためサイズを示す情報の追加(Boundary offset, Virtual point)を提案し、結果が向上
結果
WOD, KITTIデータセットで従来の検出器の性能を大幅に向上128の検出結果に対して200fps(2080Ti GPU)
その他（なぜ通ったか？等）
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