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#613
summarized by : hayamizu ryo
どんな論文か？
金属やガラスなど測光的に困難な物体を6Dポーズを推定するデータセットためにPhoCaLを提案．RGB，深度，偏光といったマルチモーダルデータが提供され，物体の表面反射特性を持つ．
新規性
カテゴリレベルの物体姿勢推定のためのマルチモーダル（RGBD + RGBP）データセットであるPhoCaLを提案．ロボットマニピュレータを用いたポーズアノテーション手法により，光計測困難な物体に対してミリメートル以下の精度で6次元ポーズアノテーションを可能．
結果
IoU値の閾値25%の評価時，NOCSは 3D IoU のmAPは 43.34%となり，Teapotの検出はできなかった．これにより，反射面や透明面を含む物体に対するデータセットの難易度が示され，新たに取り組むタスクとして明示した．
その他（なぜ通ったか？等）
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