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#587
summarized by : Naoya Chiba
どんな論文か？
三次元点群から物体表面形状を推定するネットワークの提案．初めに入力点群から物体を検出し入力シーン点群を物体ごとに分割した後，インスタンスごとの点群を入力としてLatent Vectorを計算，VAEのような構造を経由してサンプリング後空間中の各点についてOccupancyを推定するImplicit Functionでの形状表現によってメッシュを推定する．
新規性
物体検出と表面形状再構成を同時に行う点が新規．物体検出時に得られる物体領域の特徴量を利用してOccupancyを推定するようにマルチタスクな学習を行っている．各ネットワークについても様々な工夫を導入しており，オブジェクトネスに従ったドロップアウト，検出後の回転・並進の補正，形状に対応するLatentへの確率的モデルの導入などが行われている．
結果
ScanNetv2とScan2CADで実験．物体検出，単一オブジェクトの三次元形状再構成，インスタンスの全周補完を行い，提案法のように物体検出と形状再構成を同時に学習するアプローチが優れることを示した．
その他（なぜ通ったか？等）
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