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#459
summarized by : Naoya Chiba
どんな論文か？
車載LiDARを用いたオドメトリ用のネットワークの提案．連続した2フレームの点群について特徴抽出し階層的なコストボリュームを計算，各点についてのフレーム間での点の移動を推定して点群全体の剛体変換を推定する．外れ点を取り除き，計算済みのコストボリュームから剛体変換を位置合わせ処理を繰り返し適用する．
新規性
コストボリュームによる対応の推定と反復的なマッチングによる点群位置合わせを行い，既存手法よりも高い性能を示した．コストボリュームとして各点における局所点群を畳み込み特徴量を取り出しておき，MLPで各点のフレーム間での姿勢変化とソフトなマスクを推定する．反復的な姿勢推定とUpConvを組み合わせ，Coarse-to-Fineに姿勢推定を行う．
結果
KITTIで検証し既存手法よりも良好な点群オドメトリを実現した．Ablation Studyとしてマスクの必要性，コストボリュームの計算手法について，リファインメントの必要性，初期姿勢推定に用いるサンプリング密度についてを検証．
その他（なぜ通ったか？等）
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