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#132
summarized by : Shoma Kato
どんな論文か？
シーンフロー推定において双方向（対象フレームの前後）の特徴利用したシーン推定手法を提案した．また，階層的な特徴抽出とワーピングにより計算のオーバーヘッドを削減．評価では，FlyingThing3DとKITTIのベンチマークを利用して，有効性を明らかにした．
新規性
1. 一方向の特徴量のみに着目していたシーンフロー推定に，双方向学習のアーキテクチャを初めて適用したこと．
2. 双方向相関の抽出を高速化するために計算量を最適化したこと．
結果
FlyingThing3DとKITTIのベンチマークで評価した結果，既存手法に比べて，オクルージョンなしの場合で44%，オクルージョンありの場合で21%の失敗を削減した．また，推定精度を維持いながら時間効率も向上させた
その他（なぜ通ったか？等）
シーン推定の分野において，双方向特徴を利用するという初めての試みを実施したこと，既存手法との比較が厳密に行われていたことが評価されたと考えられる．
https://github.com/cwc1260/BiFlow
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