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#624
summarized by : Naoya Chiba
どんな論文か？
一般的なRGB-Dセンサを用いた計測からImplicit Functionを用いて三次元形状を再構成する手法の提案．ボクセル単位で局所的なImplicit Functionとして形状を記述し，ある光線に対して通過するボクセル内で光が反射した点とその点で反射した確率を計算，これを光線ごとにプーリングすることで深度を推定する．
新規性
光線とボクセルを用いたImplicit Functionを用いることで，汎用性を失わないまま高速な三次元形状の再構成を実現，これを用いたシーン形状の学習と，透明物体に対応した修正手法を提案することで透明物体の形状を推定できる．画像についてはResNetとROIAlign，点群はボクセルごとのPointNet構造でボクセルに紐付いた特徴量を抽出し，このボクセルを通る光線について反射位置を推定する．
結果
ClearGraspデータセットとOmniverse Platformを用いて作成した新規データセットで学習，評価した．提案法によって高速な推論時間とSoTAの深度推定を達成した．
その他（なぜ通ったか？等）
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