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#156
summarized by : Naoya Chiba
どんな論文か？
三次元点群における複数物体の物体検出・姿勢推定手法PointCLMの提案．対照学習を用いて各点の特徴量を出力，テンプレート点群との対応を推定し効率よく外れ値除去・枝刈り・クラスタリングを行うことで各インスタンスを検出する．
新規性
点群での物体検出のための特徴抽出に対照学習を用いる．このとき同一インスタンスが近くなり異なるインスタンスが離れるようにすることでインスタンス認識に向いた特徴量を得ることができ，この類似度により枝刈りを行うことができる．点ペアの対応をクラスタリングすることで各物体を検出・姿勢推定する．
結果
ModelNet40ベースの合成データセットとShapeNetとScanNetをベースとしたリアルなデータセットScan2CADを用いて検証する．回転誤差と位置誤差でしきい値を設定し精度・再現率・F1スコアで評価し優れた物体検出・姿勢推定を実現．
その他（なぜ通ったか？等）
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