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#360
summarized by : Naoya Chiba
どんな論文か？
微分可能レンダリングを利用してRGB-Dシーケンスから点群の位置合わせを教師なしで学習する．RGB-D画像から2D CNNで特徴量を計算しシーン間での対応を推定，この対応からカメラ位置の変化を推定する．推定したカメラ位置で得られる画像をレンダリングして比較することにより，画像上で計算したロスを位置合わせの学習に利用できる．
新規性
微分可能レンダリングを用いてRGB-Dシーケンスから教師なしで三次元位置合わせを学習するアプローチが新規．カメラ位置の推定が正しければレンダリングされた画像も一致することを利用して，姿勢についての教師がなくても学習可能にした．このとき自明な解にならないために他方の点群をレンダリングすること，点のない部分については無視することでうまくロスを計算できた．
結果
ScanNetと3DMatchで検証．学習ベース・非学習ベースの両ベースラインよりも優れた位置合わせを達成した．提案法の各要素について有効であるかを確認するAblation Studyについても記載している．
その他（なぜ通ったか？等）
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