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#121
summarized by : shoji sonoyama
どんな論文か？
動的環境を前提とした時間的に連続した複数の単眼画像から深度を推定する手法を提案した論文．既存手法では移動物体によるオクルージョンの影響をtraining lossのみで対策しようとしていた．
提案手法ではtrainingとpredictionの両面からの対策を実施する．
新規性
オクルージョン領域を考慮した学習アーキテクチャの提案．このアーキテクチャを実現するためのオクルージョン領域をマスクするDOMDモジュール，オクルージョンを考慮したcost volumeを計算するモジュール．これらの学習を進めるOcclusion-aware Re-projection LossとDynamic Object Cycle Consistency Lossの提案．
結果
移動物体の多いCityscapesとKITTIで評価を行い，SoTAを達成．特にDOMDとDynamic Cycle Consistency Lossが性能向上に効いていることをablation studyで示した．
その他（なぜ通ったか？等）
github: https://github.com/AutoAILab/DynamicDepth
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