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#261
summarized by : Naoya Chiba
どんな論文か？
Multi-View RGB-D画像から3Dのセマンティックセグメンテーションを行う．2D画像から画素ごとの情報を推論してから，3DのボクセルにBack Projectionして3D CNNで物体検出する．入力にはTSDFをRGB-D画像に変換して用い，物体の3D RoIとクラスを出力する．
新規性
2D画像は2D CNNで処理してから推論結果を3DにBack Projectionして3D CNNで処理するという，2Dと3Dの良さを活かすネットワーク設計を提案し，実際にSoTAを達成している．
結果
Synthetic DataとしてSUNCG，Real-world DataとしてScanNetV2を用いて評価．いずれに対してもmAP@0.25，mAP@0.5でSoTAを更新．実際に結果を表示しても良好に見える．
その他（なぜ通ったか？等）
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