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#736
summarized by : Naoya Chiba
どんな論文か？
RGB-D画像から6DoFポーズ推定を行うネットワークの提案．DenseFusionのようなネットワークに2DのCNNと点群処理のネットワークが相互に特徴量を交換するFusionモジュールを導入し，2Dと3Dの特徴量を利用して精緻な位置・姿勢推定を実現した．取得した特徴量はセマンティックセグメンテーションとキーポイント検出を学習し，このキーポイントから最小二乗法で姿勢推定する．
新規性
三次元点群と二次元画像の間で特徴量を交換するためのFusionモジュールの提案が新規．相互に近傍領域を推定して，その領域内の特徴量をSharedMLPとMax-poolingで集約して畳み込んで元の特徴量と合わせて出力する．また位置合わせのためのキーポイントとして画像上でSIFTで特徴点を検出後FPSでサブサンプリングした点を選択し，これを推定するように学習する．
結果
YCB-Video，LINEMOD，OcclusionLineMODデータセットで学習・評価し高い姿勢推定性能とオクルージョンへのロバスト性を実現した．
その他（なぜ通ったか？等）
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