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#388
summarized by : Yue Qiu
どんな論文か？
自動運転システムの重要な一環となるCUS (Cars in uncommon)検出のためのData augmentation技術(dynamic partsから構成する3D CADのCarモデルをリアル画像にフィット)とMulti-task手法(同時に２D detection, instanceとpart segmentation, state description)を提案．
新規性
①PartsがMovableな3D CADモデルを用いて，リアル画像を編集するデータ拡張技術；②大規模リアルCUSが含まれる運転シーンのデータセットの提案；③Multi-taskベースな手法の提案．
結果
提案のData augmentation手法を用いて学習し，提案のモデルは提案のデータセットにおいて良い性能を示した．
その他（なぜ通ったか？等）
自動運転のためのデータセット拡張・収集プロセスとして提案の手法は使えやすい（3D CAD modelをリアル画像にFitting）
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