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#348
summarized by : Anonymous
どんな論文か？
コンピュータビジョンとコンピュータグラフィックスの研究分野では3次元点群からの文体再構成は目覚ましい発展を行っているが、時間的に変化する点群からの再構成はあまり注視されていない。本論文では3次元空間に時間を追加した4次元点群から物体を再構成するネットワークアーキテクチャ,RFNet-4Dを提案している。4次元点群からの再構成法であるOflowなどよりも効率、有効性が高いことを実験的に評価した。
新規性
１：4次元空間のための新しいネットワークアーキテクチャの提案。２：今までは3次元空間で空間特徴量を学習させ、その後、時間特徴量を学習させていたが、本論文の手法では4次元点群から軌跡を直接、学習・推論している。３：教師あり学習と教師なし学習の二つを用いて4次元点群の空間特徴量と時間特徴量の学習を行い、また、計算を並列に行うことが出来るため、高速な計算効率で学習が可能になった。
結果
提案したRFNet-4Dをベンチマークデータセットで既存手法と比較した。実験結果より既存の手法よりもより精度の高い再構築が行うことが出来、本手法の有効性が示された。また、既存の４次元再構築法は時間の経過とともに誤差が蓄積し、再構成品質が低下する傾向があることが分かった。
その他（なぜ通ったか？等）
4次元点群における再構築の新たな手法を挙げ、その手法が既存ものと一線を画すものであったこと、またその手法が実験により既存のものよりも有効性、効率性がいいことが示され、ソースコードがgithub上で公開されていたことが通った理由なのではないかと感じた。
ソースコード：https://github.com/hkust-vgd/RFNet-4D
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