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#8
summarized by : Teppei Kurita
どんな論文か？
マルチビューのRGB画像を入力として、オブジェクトの位置・ポーズ・正確な形状を推定する。
新規性
軽い疎点群表現と密なSigned Distance Functions表現の両方に形状をデコードすることができる潜在表現を獲得するアーキテクチャにしたところが新規性。より高速な形状最適化が可能になった。
結果
シングルビュー、マルチビュー、およびマルチオブジェクトの実世界のデータセットのシーケンス上でアルゴリズムの効果を実証。既存手法と比較して高精度化を確認。
その他（なぜ通ったか？等）
「２つ（と言わず複数）のトレードオフのある表現方法だったり特徴量をデコードするように潜在表現を学習する」というアイデアに汎用性がある。
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