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#205
summarized by : Naoya Chiba
どんな論文か？
単眼画像からの深度推定手法の提案．空間構造を認識させることを意図して画像全体の特徴と空間的なAttentionをモジュールとして組み込む．また，深度が均一な領域で滑らかになるようなロスを導入．さらに深度推定に失敗しやすい例を収集しハードケースのデータセットを構築して，段階的にハードケースを混ぜることでカリキュラム学習を行うことで精度が向上した．
新規性
全体の構造を認識させるGlobal Pooling Blockと画素ごとにAttentionを行うSpatial Attention Blockの導入，BarHu Lossの利用，均一な部分での滑らかさを要請するLossの導入，ハードケースデータセットによるカリキュラム学習の導入，サンプルペアを用いたRLを改良したGFRLの提案，エッジを認識して境界を明確化するLossの提案が新規．
結果
様々なハードケースを考慮して収集したHC Depth Datasetを構築し学習・評価に利用し優れた推定性能を達成．NYUDv2，TUM DatasetでもSoTA．
その他（なぜ通ったか？等）
多くの改良を施し，確実に単眼深度推定の性能を向上させた．
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