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#191
summarized by : Naoya Chiba
どんな論文か？
マルチビューステレオによる深度推定，リファレンス画像といくつかのソース画像を用いて，リファレンス画像におけるDepth Mapを推定する．局所的な曲率を考慮したCombined Normal Mapによる制約により，Depth推定の精度を向上させる．また，推定したDepth Mapのオクルージョンを認識・重み付けしてDepthを統合するネットワークを提案．
新規性
まずホモグラフィ変換を推定してCost Volumeを計算し，Depth Mapを推定する．Depth MapからPlaneCNNで平面領域の法線を推定・局所形状から非平面領域の法線を推定しCombined Normal Mapを生成，これを推定するように学習する．複数の視点についてCost VolumeとDepth Mapを統合してオクルージョンを推定，隠れていない部分を統合して出力する．
結果
ScanNetで学習しScanNetとSUN3Dで評価．各種メトリックでDepth推定性能が優れることを確認した．法線推定の性能も高く，とくに平面を正しくなめらかに再構成できる．視点の統合では正しくオクルージョン領域を認識し統合できていることを確認した．
その他（なぜ通ったか？等）
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