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#404
summarized by : Naoya Chiba
どんな論文か？
グラフマッチングを利用した点群位置合わせ手法の提案．点群から局所特徴量を抽出し，Transformerを用いて動的にグラフを生成する．このとき位置合わせを行う点群双方から特徴量を集約しAttentionを行う．次にグラフ畳み込みでノードごとの特徴量を計算，グラフ間の対応を推定し，対応付けの重みを一度全体で正規化してからSinkhornアルゴリズムで正規化，これを反復的に行い剛体変換を推定する．
新規性
グラフマッチングを用いることで局所点群から得られる特徴量だけではなく全体の形状を考慮した位置合わせを実現した．グラフ生成では両方の入力点群からSelf-Attentionを行い，グラフに対する畳込みではグラフ内畳み込みの後にグラフ間の対応点をソフトに推定しグラフ間の畳み込みを行うことで徐々に対応を推定する．
結果
ModelNet40にランダムな剛体変換を適用したデータで検証，相対並進・回転に加え，CDにクリッピングを加えたCCDという指標を提案して評価．ノイズ条件下や部分観測条件，未知カテゴリでの評価において既存手法よりも優れた性能を達成．
その他（なぜ通ったか？等）
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