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#51
summarized by : kodai nakashima
どんな論文か？
従来の研究では，画像から文脈情報を抽出するタスクや，文脈情報を用いて画像内の物体特性を推論するタスクが取り組まれてきた．この論文では，いくつかのスタンドアロンな物体の特性を活用して，欠けている文脈情報を推定する逆問題について考察した．この問題は，自然シーンないの異なる物体間の関係性を知る必要があるため難しい．
新規性
1. スタンドアロンな物体がいる環境を推定する問題に初めて取り組んだ．
2. 物体レベルでシーンの文脈を推定するネットワークを提案した．
3. 画像生成やシーン理解のタスクにより提案手法の有効性を実験した．
結果
画像生成タスクでは，提案手法により推定されたセマンティックラベルから写実画像を生成し，複雑なシーンを生成できていることを確認した．
シーン理解のタスクでは，SUNデータセットの野外シーンの認識をし，精度が52.4%であることを確認した．
その他（なぜ通ったか？等）
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