本論文では、不均衡最適輸送マップを用いた、教師なし学習による点群補完手法であるUOT-UPCを提案する。これは、クラスの不均衡問題に対処しながら、不完全な点群データから完全な点群データを生成する革新的なアプローチである。
点群補完ネットワークの学習において、従来の再構成損失に加えて、同一物体由来の複数の不完全点群の一貫性を促進する整合性損失を導入することで、ネットワークの汎化性能と精度が向上する。
