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#2
summarized by : Naoya Chiba
どんな論文か？
単一の2D画像とパーツの3D形状から3D Part Assemblyを学習．各パーツごとの3D特徴量をPointNetで計算し，パーツごとのマスク画像を生成，これらのパーツごとのマスク画像と元の2D画像をResNetで処理し特徴量を抽出してパーツごとの6DoF姿勢を推定，さらにグラフ畳み込みでパーツ同士の関係を考慮して姿勢を修正する．
新規性
組み立て後の2D画像と各パーツの三次元形状が与えられた条件で，組み立て後の各パーツの姿勢を推定するという問題設定（single-image-guided 3D
part assembly problem，ロボティクスなどで有効と考えられる）を定式化．さらにパーツの相対関係をグラフにすることで学習可能な枠組みで取り扱った．
結果
PartNetでsingle-image-guided 3D part assembly problemを検証．GRUによる順次姿勢推定，One Hot Vectorによる独立したパーツ姿勢の推定，Global Featureを導入した推定をベースラインとして，提案法が優れた性能であることを示した．
その他（なぜ通ったか？等）
新規で現実的な問題設定（single-image-guided 3D part assembly problem）に対してタスクに応じたネットワークを提案し，高い性能を達成した．
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