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#776
summarized by : Naoya Chiba
どんな論文か？
物体の幾何学的な安定性を考慮した位置・姿勢推定手法の提案．はじめにRGB-D画像から物体部分ごとのパッチを検出，にグルーピングして姿勢推定を行う．パッチごとにパッチグループ内での位置を考慮してPointNet++で特徴量に変換し，全パッチペアの組から形状の特徴量を抽出する．これらの特徴量から対称性を考慮した姿勢の推定を行う．
新規性
物体の安定性と対称性を考慮して物体検出・位置・姿勢推定を行った点が新規．パッチの組み合わせて姿勢推定を行うことでオクルージョンにロバストな姿勢推定を行うことができる．対称性のある形状については可能性のある姿勢のうちネットワークの出力に最も近い姿勢が推定するようにロス関数を設計して学習する．
結果
T-LESS，LineMOD-O，NOCS-REAL275で評価．既存手法よりも高いか同等程度の姿勢推定性能を達成した．
その他（なぜ通ったか？等）
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