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#649
summarized by : Ryota Suzuki
どんな論文か？
Self-supervised設定において，セマンティックセグメンテーションの結果にデプス推定を寄せていく方法を提案．推定デプスと推定セグメンテーションのエッジの距離をペナルティとしてモーフィングさせる．セマンティックセグメンテーションの方が境界の推定がうまくいっていることから得た知見とのこと．
新規性
上記．
結果
KITTI Stereo 2015 datasetにおいて，SoTA手法を超越．
その他（なぜ通ったか？等）
シンプルなのに並み居るSoTA手法を超越していてすごみ．セマンティックセグメンテーションが明らかにデプス推定の役に立つことが最初に分かりやすく説明されているのがよい．
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