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#783
summarized by : Naoya Chiba
どんな論文か？
点群位置合わせ手法PointNetLKにおけるヤコビアンをワープに関する部分と特徴量に関する部分に分解し学習可能にした手法を提案．これにより数値微分によってネットワークを姿勢パラメータに関する勾配を求める手順が安定していないというPointNetLKの課題を回避することができる．
新規性
PointNetLKでは数値的にPointNetの微分を計算したが，これを解析的に解けるように修正する．ヤコビアンをチェーンルールでテンプレート点群に関する微分と姿勢パラメータに関する微分に分離することで，それぞれについてテンプレート点群が与えられるとヤコビアンが解析的に計算できる．さらに入力点群をボクセル化して局所点群ごとにヤコビアンを計算する．
結果
ModelNet40，ShapeNetCore，3DMatchで検証し，提案法は推定に成功することに加え，最終的な姿勢の精度が高いこと，ノイズ・スパースさにロバストであることを確認した．
その他（なぜ通ったか？等）
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