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#100
summarized by : Naoya Chiba
どんな論文か？
三次元点群からロバストに法線を推定する手法の提案．ノイズが多い・外れ値がひどい・密度変化ある場合にも対応するため，重み付きフィッティングによる局面フィッティングにオフセットを導入したモデルを用い，各点における法線を推定する．局所的なノイズの影響を抑えるためにフィッティングのパラメータはマルチスケールに推定する．
新規性
学習ベースのロバストな法線推定手法を実現するため，どの程度の範囲でフィッティングすべきかが状況によって変わることを示した上で，オフセットを導入したモデルとマルチスケールの特徴抽出を用いたネットワークを提案した．学習にはDeepFitのロス関数を利用．
結果
PCPNet DatasetとSceneNN Dataset，Semantic3D Datasetで評価し，ノイズの有無，大小，種類を問わず提案法が法線をうまく推定できていることを示した．
その他（なぜ通ったか？等）
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