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#812
summarized by : Takehiko Ohkawa
どんな論文か？
カメラのキャリブレーション，単眼姿勢推定，姿勢検証で利用されるChArUcoボードの検出は，暗い環境や画像に極端なモーションブラーが発生した状況下では，従来の方法は有効でない． そこで，提案するDeep ChArUcoは，従来のChArUcoNet，RefineNetの2つを組み合わせたリアルタイムの姿勢推定システムである．
新規性
6DoFの姿勢を推定するために，Perspective-n-Point（PnP）アルゴリズムを導入している．ChArUcoNetは、2つのheadを持つマーカーに特異的なCNNであり，IDに対する識別器と2次元の点位置を同時に出力する．また，RefineNetを使用して、2次元点の位置をさらにサブピクセル座標に絞り込みむ．この二つを組み合わせている点が新規性にあたる．
結果
Deep ChArUcoは，低照度で動きが激しく，ぼやけたシーンで評価され，このアプローチは，ChArUcoマーカーの検出とポーズの推定において，伝統的なOpenCVベースの方法より優れていることを示した．
その他（なぜ通ったか？等）
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