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#158
summarized by : Naoya Chiba
どんな論文か？
三次元点群のフロー推定を行う手法の提案．入力点群ごとにPointNet++で局所特徴を計算しSinkhorn Feature Matchingで点群間の対応を推定，これを初期値としてフローベクトルの推定と正則化を交互に最適化する．教師有り学習だけではなくChamfer TermとSmoothness Term，Laplacian Termを利用した自己教師学習も利用できる．
新規性
点群位置合わせの問題を各点のフロー推定とフローのSmoothnes（物体ごとに一貫したフローになっているか）に分離し交互最適化する枠組みを提案．局所領域ごとにAttention Moduleで特徴量と座標から位置を更新した後，GRUを模したRNNで正則化を行う．
結果
FlyingThings3DとKITTIで学習・評価．既存手法よりも良い位置合わせ性能を実現している．Ablation Studyとして各モジュールの必要性と同目的な別の実装での評価，反復回数の評価について記載．
その他（なぜ通ったか？等）
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