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#68
summarized by : Shoji Sonoyama
どんな論文か？
単眼動画像からDepthとPoseを推定する問題設定．Depth&Pose推定のための表現学習を組み込んだFeatureNetを提案．
新規性
autoencoder型のFeatureNetとそれを学習するためのfeature-metric lossを提案したことにある．このネットワークはテクスチャの無い領域から強い特徴が得られるようなloss設計になっている．強調された特徴量を用いてphotometric lossを計算することでphotometric lossの弱点であるテクスチャレス領域に強い学習ができる．
結果
KITTIデータセットを用いたDepth&Pose推定でSoTAを達成．
その他（なぜ通ったか？等）
入力画像からテクスチャを強調する前処理をauto-encoderで実現しているという印象を受ける．
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