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#103
summarized by : Yue Qiu
どんな論文か？
従来の3D detection手法は3D BBOXから2D BBOXまで射影する場合のConstraintを用いる．2D BBOXが4つのエッジしかないので，2D detectorの精度が大きく3D検出に影響する．この論文でエッジではなく3D BBOXのキーポイントを射影し，3D,2D射影の幾何関係から3次元検出を行う．ノイズが入っていてもキーポイントベースなのでロバストかつ高速でで検出を行える．
新規性
①3次元検出問題をキーポイント検出問題としてformulateできた．従来のFormulationより高効率的かつ高精度で3次元検出を行える．②新しいone-stage, multi-scale3次元キーポイント検出手法を提案；③priorと3次元物体情報をジョイントで最適化できるEnergy関数を提案；④KITTIで初めての単眼画像からリアルタイムで3次元検出の手法．
結果
①提案手法を実装するのに，追加のAnnotation情報が必要なし；②初めてのReal-timeで(FPS > 24)走れるSingle image 3D 検出手法；③KITTIでSOTAなパフォーマンスを達成．
その他（なぜ通ったか？等）
Runtimeと精度両方良かった；Additional学習データが必要としない．
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