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#451
summarized by : Hirokatsu Kataoka
どんな論文か？
一人称ビジョン x 3D空間における人物-物体インタラクションの認識に関する研究。同問題設定において、EgoPAT3Dデータセットを提案している。
新規性
一人称ビジョンからの物体操作認識を3D空間で行うことができるEgoPAT3Dデータセットの提案が一番の貢献点である。データセットは「15シーン・3D点群・15,000物体操作行動・600分のRGBD動画・1M RGBフレーム」の特徴を持つ。
結果
提案データセットに対して視覚特徴（Visual Features）, 変換行列（Transformation Matrices）, IMUやその組み合わせをベンチマークした。結果は全ての特徴を用いることが最も良好な性能を叩き出し、やはりVFの寄与率が大きいことを明らかにした。
その他（なぜ通ったか？等）
Project Page: https://github.com/ai4ce/EgoPAT3D
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