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#159
summarized by : Yue Qiu
どんな論文か？
一枚の画像から，物体のSegmentationと物体に最も近いCADモデルと位置推定を同時に行う手法Mask2CADを提案．Mask2CADが大規模な3次元モデルデータセットから物体のUnderlying3次元構造を学習．Mask2CADが画像中の物体領域と3D CADモデルをジョイントなEmbedding空間に表し，RGB画像からCADのRetrievalを可能にした．
新規性
①3D CADと画像中物体のJoint embedding；②Mask2CADが高精度でShapeをリコンストし，Unseen物体に対しても汎化性を示した．③Real-world物体の認識と3次元のSim環境の物体認識に橋を架けて，Real-worldのDigitizationやContent作成などに可能な方法を提供．
結果
①Pix3dデータセットにおいてSOTAな精度を達成；②ScanNetでimage-to-3Dのベースラインを作った．
その他（なぜ通ったか？等）
Real画像の物体とCADをジョイントでEmbeddingするところがReal画像とSim環境間に橋をかけている．
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