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#76
summarized by : Hiroaki Aizawa
どんな論文か？
1枚の2D画像からの3D形状の再構成の難しさは不可視領域または一部分のみ観測された領域を復元する際の曖昧性に起因している．提案手法は，2D画像からdepth, normal, silhouetteから構成されるorthographic 2.5D の可視表面マップを推定し，このデータからglobal reflective symmetryを検出することで，3次元再構成を行う．
新規性
conditional mappingや3D shape priorを利用する先行研究とは異なり，2.5D sketchを利用しsymmetryの特性から3D reconstructionを行った．
結果
2Dおよび2.5Dからの3D reconstructionで入力の忠実度と入力インスタンスの詳細の保存の観点から従来法を上回ることを実証した．具体的には，ShapeNetでは，平均13%，最大19%の精度改善を達成．
その他（なぜ通ったか？等）
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