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#765
summarized by : Yue Qiu
どんな論文か？
Semantic Scene CompletionのためのAnisotropic convを提案し，3D CNNsと比べflexibilityと計算power的に改良．3D Convを3つの連続の1D ConvにDecomposeし，1D conv上のKernalサイズが学習時にAdaptivelyで調整．提案のconv構造をスタックにより計算コストが維持したまま強い3次元表現を得る．
新規性
①従来の3D CNNsと比べ提案のAnisotropic convolutionがVoxel-wiselyで異なった次元数を持った三次元Receptive Fieldを対応できる；②従来の3D conv unitsより計算コストが少ない、standardの3D convsに適応可能．
結果
2つのSemantic Scene Completion benchmarks: NYU-Detph-v2とNYUCADでSOTAを達成；
その他（なぜ通ったか？等）
従来の3D CNNsと比べ，Receptive Fieldの制限を緩やかにした．また，従来の3D CNNsより計算コストを減らせた．
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