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#50
summarized by : kodai nakashima
どんな論文か？
教師なしデプス推定における既存手法では，訓練時にピクセルレベルの目的関数を考えており，物体の幾何形状はモデル化していない．この論文では，シーンの意味情報（セマンティックラベル）を用いたSceneNetを提案した．さらに提案モデルでは，ステレオペア間の意味的な制約によりregion-awareなデプス推定ができる．
新規性
1. シーン理解のため，幾何情報と意味情報を統合する手法を提案した．
2. 提案手法の有効性とロバスト性を定性的および定量的に評価した．
結果
RMSE等の評価指標において既存手法より優れていた．
その他（なぜ通ったか？等）
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