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#482
summarized by : yamada ryosuke
どんな論文か？
multi-view stereo (MVS)において汎用性が高いデータセットがない．そこで，MVS再構成において汎用性が高いデータセットであるBlendedMVSを提案する．BlendedMVSは多視点画像から3Dモデルのメッシュを生成し，3Dモデルから深度画像とRGB画像を生成する．17K以上の高品質なデータで構成される．
新規性
他のMVSデータセットと比較して、学習されたモデルに優れた一般化能力を与えるBlendedMVSを構築した．
結果
DTUやETH3D, MegaDepthを学習したモデルとBlendedMVSを学習したモデルで検証した．End Point Error (EPE)などの評価指標において提案したデータセットを学習したモデルが性能が良く，多くのテストデータセットに適応した．
その他（なぜ通ったか？等）
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