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#894
summarized by : Anonymous
どんな論文か？
RGB画像から深度を推定するタスクにおいて，RGB画像を撮影するカメラの違いに頑健にするため，カメラパラメータを陽に用いた畳み込みを行うCAM-convの提案．CAM-convは画像の主点，および画角を表現する計4チャネルを入力に付け加え，畳み込みを行う．
新規性
RGB画像からの深度推定タスクにおいてカメラパラメータの違いが重要であることに着目し，カメラごとの違いをネットワークに学習させるCAM-convの提案した点
結果
2D-3D Semantics Datasetを用い，異なる焦点距離，センサーサイズの訓練画像および評価画像を用いて学習・評価を行ったところ，CAM-convを用いないモデルでは特定のカメラパラメータに過学習したのに対し，CAM-convを用いたモデルでは異なる，あるいは複数のカメラパラメータの画像を訓練に用いても，評価時に汎化．
その他（なぜ通ったか？等）
CAM-convそのものは極めて単純な工夫．しかし，カメラパラメータの違いが重要になるRGB画像からの深度推定というタスクを選ぶことによって，CAM-convの必要性・必然性が増している．
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