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#211
summarized by : Teppei Kurita
どんな論文か？
従来、Hough変換などのモデルベースの線分検出は慎重に幾何学的な事前知識(Prior)を設計しており、一方、CNNベースの線分検出は完全なデータドリブンのものが主であった。そこでPriorを考慮した線分検出CNN手法を提案。
新規性
Hough変換による大局的な線分検出結果をPriorとしてCNNに組み入れたことが新規性。Hough変換を汎用的な構成で学習可能なモジュールとして組み入れることができる。
結果
従来手法と比較して、データ効率が向上することを確認。データ量を少なくしたときに特に効果を発揮する。
その他（なぜ通ったか？等）
Low Level処理において、Prior+CNNと王道の構成。データ効率向上の定量的な検証を丁寧に行って議論している。
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