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#132
summarized by : Hiroaki Aizawa
どんな論文か？
single view画像から，対象のdepth, albedo, viewpoint, illuminationの画像の構成要素へ教師なしでdisentanglementし，その対象のdeformable 3D shapeを復元する方法の提案．これらの要素を教師なしでdisentanglementすることはill-poseであるが，物体のsymmetryの特性に着目し，解決している．
新規性
髪や表情やasymmetricなtextureの要因で人の顔であってもsymmetryを得ることは難しいが，illuminationを明示的にモデル化し，symmetryを持つ領域の確率マップを推定することから，symmetryの特性を3D reconstructionの手がかりに利用している．
結果
人，猫，車の顔の3D shapeを，事前の形状モデルや教師なしに，復元することをできることを実証した．また，symmetryの可視化ができる．
その他（なぜ通ったか？等）
CVPR2020 Best Paper
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