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#986
summarized by : Teppei Kurita
どんな論文か?
マルチビューでのDepth推定はノイズが多いが、同時に表面法線を推定し、結果を融合することで改善ができる。人間にとっては壁が平らかどうか見分けるのは絶対的な深度を推定するよりもはるかに容易い。
新規性
3次元コストボリュームドメインでの処理にしているのが新規性。融合だけでなく、Depthと表面法線を同時学習することによって、コストボリュームの潜在表現に正則化が入りDepth推定の精度が上がる。法線とDepthの幾何的なConsistency lossも含めている(これはよくある形なので新規性少し怪しい)。
結果
各種データセット(MVS, SUN3D, RGBD, Scenes11, Scene Flow)で、Depth(Abs Rel, Abs Diff, Sq Rel, RMSE、δ<1.25…)と法線(Mean, Median, 11.25°…)の定量評価で既存手法の性能を上回ることを確認。
その他(なぜ通ったか?等)
手法中の各要素についてAblation Studyを丁寧に行っている印象。
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