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#361
summarized by : Takayuki Semitsu
どんな論文か？
2D特徴点から3D特徴点を推定する姿勢推定タスクの学習において、データセットの持つ姿勢が限られていることが異なるデータセットでの性能劣化の原因となっていた。汎化性能を向上させるため、学習データセットの姿勢画像を様々な姿勢に変換できるデータ拡張手法を提案する。微分可能な枠組みで姿勢拡張を行うことにより、多様な姿勢を精度よく推定できる。
新規性
2D-3D姿勢ペアのデータ拡張を微分可能な枠組みで構築したこと、それにより多様でよりリアルな姿勢を拡張できたこと。
結果
主要な先行研究4つについて提案するデータ拡張手法(PoseAug)を使う場合と使わない場合を比較した。また、同じデータセットの評価データ(Intra-dataset evaluation)だけでなく、異なるデータセットの評価データ(Cross-dataset evaluation)での評価も実施。Intra/Cross双方で、いずれの既存手法に対しても提案手法を加えることで精度向上した
その他（なぜ通ったか？等）
https://github.com/jfzhang95/PoseAug
データ拡張手法の提案であり、姿勢推定の既存手法にadd-onする形で使えるのが良い。
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