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#413
summarized by : Naoya Chiba
どんな論文か？
Implicit Functionを用いた三次元再構成を物体全体よりも小さく局所パッチよりは大きいグリッド単位で行うことで良好な再構成を実現．TSDFに対して3D CNNでエンコードしてからImplicit Networkでデコードする．隣接するグリッドが整合するようにオーバーラップ領域を最適化．
新規性
パーツ程度の大きさに着目することで，物体全体を一つのLatent Vectorで表現しなくとも良くなり，他のクラスとの共通形状などをうまく利用できる．隣接グリッドを考慮した整合化，法線を考慮した学習データのサンプリングなども工夫．
結果
既存手法よりもディテールを再現した三次元再構成に成功．法線推定の性能も良好．
その他（なぜ通ったか？等）
グリッド単位での再構成によってImplicit Functionの弱点であった局所形状（特にパーツ単位）の情報を捨てていた欠点を克服．実際に再構成した際の性能も良い．Ablation Studyについても記述．
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