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#151
summarized by : Naoya Chiba
どんな論文か？
三次元点群からの物体検出のためのData Augmentation手法PseudoAugmentの提案。点群の場合には真値のラベリングのコストが大きいため，疑似ラベルの付与とData Augmentationを組み合わせることで少数のラベルをうまく活用し精度良く点群からの物体検出を実現した．
新規性
提案法はラベル付きデータの一部をラベルのないデータで置き換えるPseudoFrame，検出するべき物体自体を点群に重畳するPseudoBBox，物体以外の領域（背景）を別のシーンで上書きするPseudoBackgroundからなる．複数のモデルを世代としてまとめて学習・優れたモデルの出力を利用して疑似ラベルを与える反復と組み合わせて用いる．
結果
PointPillarsとStarNetをモデルとし，KITTIとWaymo Open Datasetで検証．少数データで学習したときの性能が明らかに向上したことに加え，モデルのパラメータ数を増やした大きなモデルも提案法を用いることでうまく学習できることを示した．
その他（なぜ通ったか？等）
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