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#7
summarized by : Naoya Chiba
どんな論文か？
RGB-Dシーケンスを想定した点群ベースのカテゴリレベル物体姿勢推定・トラッキング手法CATREの提案．回転と並進・スケール変化に対応した9DoFのトラッキングを実現．テンプレートであるShape Prior点群と入力点群をについて各時刻での姿勢推定の初期値を用いて位置合わせをしてからPointNetでそれぞれエンコード，結合して変換パラメータを推定する．
新規性
カテゴリレベルで高速かつ精度の良いトラッキング手法を提案したことが新規．RGB-Dセンサでの計測を想定するため観測ごとに計測結果の点群が様々であることを考慮し，はじめに初期値で位置合わせをしてから相対姿勢を推定する．初期値の推定にはSPDを利用する．
結果
REAL275，CAMERA25，LM，YCB－Vで検証しSPDと組み合わせたトラッキングで高い姿勢推定性能を達成．提案法がもともと想定しているトラッキングだけではなく，未知の物体カテゴリについての姿勢推定でも2Dでの推定結果を初期値としてリファインすることで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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