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#182
summarized by : Yue Qiu
どんな論文か？
3次元ScanデータとCAD poolから同時に物体検出、物体位置姿勢推定、Sceneのレーアウト推定を行う手法を提案．提案手法はGraph NNによりジョイントで物体ー物体と物体ーレイアウトの関係をモデルイングする．提案手法によりSceneのLightweightでCAD-basedなRepresentationを得られる．様々なほかの応用に用いられる（例：VR）
新規性
①Lightweightな同時3次元レイアウト推定、物体検出を行う手法を提案．②SimとRealデータセットにおいても高い性能を得たScene Graphベースとしたフレームワークを提案；③新たなRichly-annotated Scene layout推定のデータセットを提案．
結果
①物体位置姿勢と部屋のレイアウトをジョイントで推定することにより、性能を向上できることを示した；②SUNCG、ScanNetなどのデータセットにおいてSOTAを更新；③提案のRepresentationをAR、VR、またはほかのContent creationの場面で活用できる．
その他（なぜ通ったか？等）
Scanデータベースの認識とCADに関連づけるのが新しい．結果を介して様々な実環境で応用できそう．
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