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#503
summarized by : Naoya Chiba
どんな論文か？
三次元点群の姿勢を様々なレベルで正規化するための自己教師学習手法ConDorの提案．部分点群が入力されることも想定しており，センサで観測された点群についても姿勢の正規化ができる．Tensor Field Networksをベースにしたネットワークで特徴抽出を行う．自己教師のCosegmentationにも利用可能．
新規性
インスタンスレベル（インスタンスの姿勢変化に同変）とカテゴリレベル（カテゴリ内で一貫した座標系）で姿勢を正規化するためのロスの工夫が特に新規．全周点群の場合には重心で並進を正規化できるので回転のみ，片面・部分点群の場合にはセマンティックな一貫性を要請することで並進と回転を同時に推定するように学習する．
結果
全周データとしてShapeNetとModelNetで検証，評価時のみ部分点群であるShapeNetCOCOデータセットにも適用し，インスタンスレベル・カテゴリレベルの各タスクでうまく正規化できることを確認．評価のためのメトリックも提案している．
その他（なぜ通ったか？等）
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