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#917
summarized by : Anonymous
どんな論文か？
人のRGB画像から，人の姿勢の3Dモデルとテクスチャを生成するタスクにおいて，推定した3Dモデルとテクスチャから入力画像を再合成し，入力画像と共に，同一人物か判断するre-identificationモデルに入力して，損失を計算することで，より精緻なテクスチャ抽出を実現するモデルを提案．
新規性
推定した3Dモデルとテクスチャから再合成した画像と，入力画像との差を，単なるperceptual lossではなく，大幅な見えの差異に頑健になるよう進化してきたre-identificationのモデルを用いてロスを計算した点．
結果
ロスとしてピクセル単位のL1ロス，perceptualロスを用いた場合に比べ，re-identificationロスを用いたとき，Structural Similarity及びmask-SSIMは改善し，定性的にも精緻なテクスチャ得られたことが確認された．
その他（なぜ通ったか？等）
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