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#60
summarized by : Haruhi Shida
どんな論文か？
点群補完のための新しいフィードバックネットワークを提案．提案手法はFBACブロックにフィードバック接続を導入することで，FBNetは迂回された高レベルの情報の助けを借りて，より代表的で有益な抽象的特徴を学習することができる．またいくつかのデータセットを用いた定量的な実験により，提案手法が最先端の手法と比較して優れた性能を達成することを示した．
新規性
既存の点群補完ネットワークはフィードフォーワードのみで情報が下位ステージから上位ステージに流れるだけである．本研究では，2Dvisinoのフィードバック機構の成功に動機づけられて，高レベルの特徴をバックプロパゲーションして低レベルの情報を洗練させることができる手法の開発に成功した．
結果
FBNnetは時間ステップに渡って，補完結果を徐々に洗練させて，最終的に有意な補完形状を得ることができる．添付したPCNデータセットでの実験結果では，8つのカテゴリにおいて，提案手法の再構成誤差が最も小さい．
その他（なぜ通ったか？等）
github:https://github.com/hikvision-research/3DVision/tree/main/PointCompletion/FBNet
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