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#7
summarized by : Yue Qiu
どんな論文か？
3次元のSceneの視覚入力及び物体に関する自然言語から，物体領域をBBOXで検索する3D Object Localizationタスクを提案．提案タスクのための手法とScanNetをベースとした大規模データセットも提案．
新規性
①タスクが2次元検出と比べて、かなりRobotics系において実用性が高い；②更にLanguageと絡んで実用性が期待できる；③3次元特徴量とLanguageをうまくモデルでFusionした．
結果
提案のデータセットでSOTAな２D手法と比べ、精度が高かった. (9.04 ACC vs. 22.39 ACC)
その他（なぜ通ったか？等）
Matterport3Dデータセットを提案した研究室で，３DCNNや3次元認識にかなり強い．提案のデータセット、手法がかなり理解しやすくて、きれい．
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