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#668
summarized by : Naoya Chiba
どんな論文か？
GANを用いて教師なしで三次元形状の全周補完を行う手法の提案．潜在ベクトルからGeneratorで全周形状を推定し，この全周形状とターゲットとしている部分観測点群から対応関係を推定して動的に全周点群をマスキングして部分点群に変換，Discriminatorで生成された点群と入力された部分点群を比較する．この誤差を形状ごとの潜在ベクトルにも逆伝播し潜在ベクトルも更新する．
新規性
GANを用いた全周点群推定として，部分点群への変換を動的に推定，部分点群をConditionではなくエントリごとの潜在ベクトルで表現した点が新規．点群が空間的に不均一にならないための工夫として，FPSでサブサンプリングされた点群が空間中に広く分布していることを要請するPatchVarianceを導入している．
結果
ScanNetを部分点群に変換するため加工したデータセット（PCN，CRN，PF-Net，PartNetのアプローチをそれぞれ適用）で学習，実データとしてKITTI，ScanNet，MatterPort3Dのオブジェクトで評価．高い全周推定性能が達成されていること，提案する各要素が有効であることを示した．
その他（なぜ通ったか？等）
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