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#313
summarized by : Haruhi Shida
どんな論文か？
シーンの変化のみに基づく3D物体検出手法を提案．本手法では，何が物体であるかについての仮定を符号化する必要がなく，むしろその首尾一貫した動きを利用することで物体を検出する．変化は深度マップの差分として検出され，硬直した動きをする場合はオブジェクトとしてセグメント化される．グラフカット最適化により、変化するラベルを幾何学的に矛盾のない領域に伝搬させる．
新規性
物体は静止した背景とは異なり，移動することができるという仮説に基づいて物体検出のための，幾何学的変換の一貫性を介した新しい3D変化検出フレームワークを提案．変化検出はオブジェクトレベルで行われるため、この新しいフレームワークは3Dシーンにおけるオブジェクト発見法として機能するため，「オブジェクトの事前定義なしに、純粋に幾何学的に3Dオブジェクトを検出することが可能である」ということを新たに示した．
結果
剛体物体/変化を対象としながらも、非剛体変化も扱うことができることを示す．また提案手法は3RScanデータセットにおいて、競合するベースラインと比較して最先端の性能を達成した．(添付写真)
その他（なぜ通ったか？等）
project link : https://github.com/katadam/ObjectsCanMove.
感想: 本手法では幾何学的な手がかりのみを用いて，アノテーションのないデータからも物体を直接検出することが可能である．そのため事前分布の導入や，対象オブジェクトを記憶する必要もない．本手法によって，3D物体検出におけるアノテーションが不要になることが期待される．
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