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#943
summarized by : Shoji Sonoyama
どんな論文か？
ステレオ画像を入力とし、視差画像と3Dオブジェクト検出結果を出力する問題設定。
視差画像推定とオブジェクト認識タスクを同時に最適化する。
新規性
Deep Stereo Geometry Network(DSGN)というフレームワークを提案した。
このフレームワークではDepth推定に使用する特徴量を3D Geomtric Volume(3DGV)という構造に変換することでステレオDepth推定に求められるピクセルレベルの特徴量と3D物体検出のための高次元の特徴量をend2endで学習できる。
結果
KITTI 3D object detectionデータセットを用いた評価にて、既存手法を凌駕する性能を達成した。
実装が公開されている。https://github.com/Jia-Research-Lab/DSGN
その他（なぜ通ったか？等）
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