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#263
summarized by : Haruhi Shida
どんな論文か？
1枚のRGB画像から人物と物体を復元することを学習する新しい手法であるCHOREを紹介．CHOREは，人間，物体，その姿勢に対する強力なニューラル暗黙的予測と，ロバストなモデルベースフィッティングを組み合わせている．
新規性
本論文では1枚の画像から人物，物体，接触点の共同再構成を学習する初めての手法であるCHOREを提案．また実験により提案手法で学習したモデルはSOTAを大幅に上回る性能を持つことが示された．
結果
3つの異なるデータセットでの実験により，SOTAと比較したCHOREの優位性を示す。BEHAVEデータセットでの定量的実験では，共同推論によりPHOSAと比較して面取り距離が50％以上改善することが実証された．またNTU-RGBDとCOCOデータセット（Ground Truthなし）を用いたユーザ調査では，本手法がPHOSAより84％，72％のユーザから支持されることが示された．
その他（なぜ通ったか？等）
添付画像は，既存の手法と提案手法の可視化比較
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