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#90
summarized by : shoji sonoyama
どんな論文か？
グラフネットワークを用いた学習ベースのバンドル調整を提案した論文．
Levenberg-Marquardt法による最適化をグラフネットワークで置き換え，実行速度を改善した．
リソースの制限がある組み込み機器でSLAMすることを想定している．
新規性
Hessianの要素を中間表現とするグラフネットワーク構造の提案．
このネットワークは入力と出力の構造が一致しており，通過することでグラフの属性が最適化される．
結果
KITTIデータセットを用いた実験にて既存手法のg2oと比べて，1/10-1/60の時間でバンドル調整できることを示した．
ただし，g2oに比べてRMSEが若干劣化している(g2o:8.26m -> 提案手法:11
その他（なぜ通ったか？等）
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