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#571
summarized by : Takahiro Suzuki
どんな論文か？
現在のシーンRGB画像と，目標シーンの画像を入力し，現在シーンから目標シーンになるようにロボットが物体を移動（並び替え）させる手順を生成する手法を提案している論文．従来では，目標状態の与え方として，状態表現や自然言語があったが，今回は，RGB-D画像にすることで，多くのシナリオに適用しやすくした．また，現在シーンから目標シーンへの物体移動をオプティカルフローで表現している．
新規性
1．物体の再配置を計算する手法で，初めて多くのシナリオで導入しやすいRGB-D画像を入力とした．2．一般的に，オプティカルフローで計算される移動量は小さいが，提案手法では大きな移動量を持つオプティカルフローも計算できるようにした．
結果
人による定性評価では，従来手法のNeRPよりも再配置成功率が高いことを確認．また，定量評価では，ベースライン手法と比較し，位置姿勢のずれが小さくなっていることを確認．さらには，Ablation Studyにおいて，提案手法を構成しているモジュールが最適であることを確認．
その他（なぜ通ったか？等）
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