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#438
summarized by : Naoya Chiba
どんな論文か？
微分可能レンダラーを用いて，少数のViewの2D画像から物体のLatent Vectorを作成しておき，任意視点からのレンダリングができるように学習，その後Latent Vectorと単一画像から物体の6DoF推定を行う．評価用のMOPEDデータセットを構築し公開．
新規性
少数視点の2D画像のみで物体の三次元姿勢を推定する問題設定が新規であり，微分可能レンダラーを用いた枠組みで解くことが可能であることを示した．
結果
ShapeNetの形状とMS-COCOの画像をテクスチャとして学習して，LINEMOD・ModelNetの物体姿勢とMOPED提案する評価用データセットで評価．
その他（なぜ通ったか？等）
問題設定が実用的かつ新規．Pooling部分にConvGRUを用いることで，一般的なアイデア（Average Pooling）よりも性能が向上．全体に説明がクリアで読みやすい．Ablation Studiesも記載．
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