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#418
summarized by : Teppei Kurita
どんな論文か？
RGB+疎なDepthで密なDepth推定をする。
新規性
従来のように前段でFusionしてE2Eで学習させるのではなく、疎なDepthを最大限活用するために疎Depthを拡張するための領域の信頼性をパッチ毎に推定するアプローチを取る。
結果
LiDARやレーダーなどの疎な信号を用いた深度推定タスクのロバスト性と精度を大きく向上させることを提示。様々なガイド付きのDepth推定手法に、様々な段階（入力、コストボリューム、出力）で適用できる汎用性がある。
その他（なぜ通ったか？等）
レッドオーシャン領域であるが、今までのアプローチとは異なる観点からのアイデアかつ汎用性があるため。
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