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#1022
summarized by : Shoji Sonoyama
どんな論文か？
構成済みの同期撮影された複数画像を入力とし、3D骨格姿勢の推定出力する問題設定。
本論文で提案されたepipolar transformerは入力と出力の次元数が変わらないため、従来のネットワークに単純に差し込むことができる。
新規性
epipolar transformer(ET)を提案した。
ETはepipolar samplerとfeature fusion moduleから構成される。
epipolar samplerはエピポーラ線上から、query点に対応するマッチング候補点の特徴量を抽出する。
fusion muduleはquery点と候補点の類似度でマッチング候補点の重みづけした後、query点の特徴量に加算する。
結果
InterHandデータセットとHuman 3.6Mで性能評価を行い、従来手法に対して優位性を示した。
その他（なぜ通ったか？等）
シンプルなアイデアでありながら性能が出ている。加えて、従来手法に提案手法を簡単に取り込むことが可能であり、応用性が高い。
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