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#94
summarized by : Naoya Chiba
どんな論文か？
三次元再構成のためのVisual Similarity Metric，DR-KFS (Differentiable Rendering, Keypoint maps, and Feature-space image Similarity) を提案．Chamfer DistanceやEarth Mover Distanceの代わりに用いることができる．
新規性
マルチビュー画像を微分可能レンダリングで得てから2D画像としての微分可能な比較手法を用いることで，3D形状に対するロス関数となるという点が新規．微分可能レンダリングで得られたマルチビュー画像からLIFT DetectorでPoIを計算しSliding Windowでパッチを切り出して，HardNetで特徴量を計算，これらの特徴量を比較することでロス関数とする．
結果
既存手法のロス関数を，提案するDR-KFSにメトリックに変更して評価．評価基準によるが概ね優れた再構成性能を達成．とくに再構成後のVisualではよく似た再構成ができるようになった．
その他（なぜ通ったか？等）
既存手法で学習・評価に用いられているメトリックを整理した上で，提案するDR-KFSを用いることで優れた性能になったことを評価している．
https://youtu.be/33rZRQs8NuY
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