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#137
summarized by : Yue Qiu
どんな論文か？
既存の物体6D姿勢推定の手法は実物体の3D texturedモデルもしくは物体のすべての姿勢の実画像を学習に用いる．この研究でNeural Object Learning(NOL)を提案し,物体の部分視点から観測された画像から任意姿勢の物体画像を合成する．更にリファインステップにより，inaccurate物体姿勢からも正しくAlignできる．
新規性
①Non-textured3次元モデルと物体の部分姿勢の画像から，任意姿勢の物体画像を合成する手法を提案．②デプス画像を用いずにInaccurate生成をRefineできる手法を提案．③新しいデータセットSingle sequence-Multi Object Trainingを提案；
結果
①8から16枚の画像と物体のUntexturedモデルから，従来の13倍以上の画像を用いたSOTA手法と同レベル精度を達成．②提案データセットで提案手法がマルチ物体を同時に学習と認識を行えることを示した．
その他（なぜ通ったか？等）
SOTAな６D姿勢推定を行っているながら，必要な学習データを大幅に減らせた．
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