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#284
summarized by : 遠藤大河
どんな論文か？
Geometric Matching，Optical Flowなどにおいて画像間の密な対応関係を確立させる際に問題となる，ロバスト性，大きな変位における対応関係に対しての解決案を提示
新規性
変位が小さいオプティカルフローにおいて正確な推定が可能なLocal-Net，低解像度でのみ長距離変位の対応が可能となるGlobal-Net，その両方の利点を活用し，なおかつ任意の解像度の画像を取得できるアーキテクチャの導入によって高解像度の画像にも対応できるGLU-Netを提案
結果
KITTIトレーニングデータでOptical Flowを算出し，全ピクセルにおける外れ値のパーセンテージの平均値でモデルを比較した結果．KITTI-2012で3.34%，KITTI-2015で9.79%と最高のAEPEを取得
その他（なぜ通ったか？等）
Optical Flowなどにおける画像間の対応関係のタスクで提案されたネットワークが長距離の変位を効果的に推定すると同時に，高精度を実現
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