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#693
summarized by : Katsuya Shimabukuro
どんな論文か？
2D画像を既存の3DモデルにマッチングさせるVisual Localizationのタスクで、階層的なニューラルネットモデルを使用することにより、頑健性と計算速度を両立させた手法
新規性
グローバルなマッチングによる3Dポイントとのマッチングが行われている類似画像の探索と、その画像とのローカルポイントのマッチングを、特徴量の抽出からそれぞれニューラルネットモデルで行った
結果
既存の非階層型、非ニューラルネットなモデルと比較して、複数のベンチマークで、再現率が最大で数十ポイント向上、計算速度が10倍以上高速になることを示した
その他（なぜ通ったか？等）
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