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#127
summarized by : HIroaki Aizawa
どんな論文か？
poseやmulti-viewのsupervisionを利用せず，1枚の画像とそのシルエットのペアで構成される画像集合からpoint cloudで3D Reconstructionを学習する問題に取り組んでいる．そのために，differentiable rendererと，poseとgeometryのconsistencyを導入することで，self-supervisedに学習できる方法を提案した．
新規性
poseやmulti-viewなしで3D reconstructionする方法の提案．研究のキーアイデアは，ランダムサンプリングされたposeで形状を回転し，poseと形状に対してconsistency lossを取ること．
結果
提案手法が，poseとmulti-viewのsupervisionを利用できないにもかかわらず，これらの情報を利用したモデルに匹敵する性能を達成したことをShapeNetとPix3Dで実証した．
その他（なぜ通ったか？等）
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