#843
summarized by : shirouchi satoshi
Learning Transformation Synchronization

どんな論文か?

複数の視点の2D画像から3Dもでるの再構築が目的。構築には2つの段階を踏む。1:ペア画像の相関、relative transformationを求める。2:relative transformationの最適化。結果は1の品質に大きく作用される。そこで本研究は1のrelative transformationの重みづけを学習する。
placeholder

新規性

ニューラルネットワークで、重みづけと予測を交互に繰り返すことで、relative transformationのノイズパターンも学習する。

結果

Redwood、ScanNetのデータセットで評価。既存の手法は平均角度誤差が22.4と64.4で、提案手法は6.9と42.9。

その他(なぜ通ったか?等)