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#270
summarized by : Naoya Chiba
どんな論文か？
Mask R-CNNのアイデアを用いて一枚のRGB画像からシーン中の三次元平面を推定する．3つの要素（Mask R-CNN, Segmentation Refinement Network, Warping Loss Module）から構成．Mask R-CNNではカテゴリの代わりに平面か否かと法線を出力し，単眼Depth推定の結果と合わせて全マスクを統合してRefinementする．
新規性
従来手法と比較し，小さい平面の推定が可能，平面数が未知でもよい，ドメインにあまり依存しないといったメリットがある．ScanNetをもとにデータセットを作成した．ScanNetからNearby Viewの情報を取り出しておき，本手法での学習にも利用する．応用例としてオクルージョン部分の推定を同じアプローチで行うことで新視点画像の生成にも用いることができる．
結果
平面推定に関する評価基準を提案し，ScanNetベースのデータセットによる評価でSoTAを達成した．また，学習に用いていないデータセットに対しても良好な結果を得ている．Ablation Studyについても記述．
その他（なぜ通ったか？等）
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