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#607
summarized by : Yusuke Mori
どんな論文か？
3D モデルのデータセットについて、現実の画像と対応付けられ、360度視点の3Dメッシュがあり、物理を考慮したレンダリングが行われ、さらに、多様なカテゴリのオブジェクトを含む大規模なデータセットは、これまで存在していなかった。
新規性
この論文では、上述の条件を満たすデータセットとして、Amazon Berkeley Objects (ABO) を提案している。これは、Amazon.com の product listings, metadata, images, 3D models から情報を得て作られたものである。398,212 の高解像度なカタログ画像を含み、取得可能なものについては360度視点の画像がある。
結果
ShapeNet で学習された3D再構成手法を、ABO のデータに転移できるか実験したところ、これは難しいタスクであることが確認された。素材の推定において、複数視点を用いることが効果的であると示された。さらに、既存データセットにはない情報を用いた、Multi-View Cross-Domain Object Retrieval タスクを、チャレンジングなものとして提案した。
その他（なぜ通ったか？等）
https://amazon-berkeley-objects.s3.amazonaws.com/index.html
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