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#75
summarized by : Hiroaki Aizawa
どんな論文か？
indoorシーンで可視領域だけでなく不可視領域に関しても3D理解したい動機で取り組まれた研究．一枚の画像から，可視領域の物体マスクと，物体に遮蔽された完全なシーンレイアウトを，シーンを平面の集合として表現することによって予測する方法を提案．occlusionの推論ができるだけでなく，novel view synthesisとしてのアプリケーションとしても利用することができる．
新規性
Plane-RCNNはシーンの可視領域のみを扱っていたが，この研究は不可視領域を含む完全なシーン表現を学習することができる．
結果
ScanNetを利用し，可視と不可視領域のground truth maskを作成．不可視領域の予測に関する新たな評価指標を提案．提案手法が，ベースラインと比較して，不可視領域に対する性能が42.65%相対的改善したことを確認．
その他（なぜ通ったか？等）
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