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#244
summarized by : Tomoki Tanimura
どんな論文か？
単眼RGB画像からDepth mapを高精度に推定する手法を提案．提案手法では，画像によって震度のスケールが異なることに着目し，それを回避して学習するために，Relative Depth Mapと呼ばれる相対的なDepth mapを予測し，そこから通常のDepth Mapを推定する．NYUv2 datasetでSoTA．
新規性
単純な街の画像と，街の模型の画像では，画像としは同じであるものの，深度は異なる．この問題に着目して，相対的なDepth Mapという概念を提案した．
結果
NYUv2 datasetで実験を行い，既存手法を上回る精度を達成．また，論文内の定性評価結果の画像でも，既存手法に比べて一貫性のあるDepth Mapが推定できている．
その他（なぜ通ったか？等）
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