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#102
summarized by : Hiroaki Aizawa
どんな論文か？
part-levelのsupervisionなしに，3D shapeを構成するための，潜在的な階層構造を持つprimitiveの集合として表現されるstructure-aware representationを学習する方法を提案．3D reconstructionとshapeのpart decompositionの問題を扱っている．
新規性
先行研究は3D reconstruction時にpartの構成性を考慮していない問題を，実際にprimitivesのbinary treeでpartの構成性をモデル化し，解決したこと．
結果
ShapeNetとD-FAUSTを使ってpartの構成を考慮することで，3D reconstructionが実際に容易になることを実証．
その他（なぜ通ったか？等）
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