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#722
summarized by : Takahiro Itazuri
どんな論文か?
RGBD画像からセマンティックラベルのついた3次元ボクセルを生成するタスクであるSemantic Scene Completion (SSC) において、パラメータ数の大幅な現象を実現するDimensional Decomposition Residual (DDR) blockと、RGB画像とデプス画像をシームレスに結合していく機構を提案した。
新規性
既存手法は3次元ボクセルを生成するタスクである3D Shape Completion (SC) とセマンティックラベリングを別々に行っていたのに対して、提案手法ではRGB画像とデプス画像をシームレスに結合していくことにより同時に解くことを可能にしている。
結果
既存手法であるSSCNetより、SC-IoUで5.9%、SSC-IOUで5.7%の精度向上を、21%のパラメータ量のモデルで実現することに成功している。
その他(なぜ通ったか?等)
SSCのような複合的なタスクにおいて、非常に軽い(パラメータ数が少ない)モデルで高い精度を実現したことが貢献度として大きいと思われる。
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