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#545
summarized by : hayamizu ryo
どんな論文か？
CADを用いた3DデータセットAKB-48を提案．回転運動や並進運動を可能とする多関節物体としてモデルを作成することで外観，構造，意味，物理的性質の4種類の知識をアノテーションすることを可能とする．また，AKB-48から姿勢推定，形状再構成，可動パターンをカテゴリレベルで学習するAKBNETを提案．
新規性
従来の3D CADデータセットより外観，物理特性を重視し，部品セグメント，部品ごとのポーズ，関節の特性，フルメッシュを得ることで観測値に対するインタラクションポリシーを学習可能とする．
結果
A-NCSHのベースラインにおける姿勢推定ではNPCS，A-NCSHよりも高い精度を達成．関節関連評価では未見の多関節物体に対して94.2%の精度で関節の種類を予測した．
その他（なぜ通ったか？等）
https://liuliu66.github.io/AKB-48
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