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#280
summarized by : 角田良太朗
どんな論文か？
DepthCompletionで明示的にCostVolumeを立てた上で#dConvでdepth回帰する手法は意外にも存在していなかったらしく、本論文ではその有効性を示している。
新規性
RGBの2D特徴量を3Dに持ち上げる際の方法を３通り比較検討している。また3DConvが重い問題に対してPixelShuffleで解決している。
結果
パラメタ数1.8M、推論時間300msでSOTA超え達成。
また1/4解像度からのPixelShuffleでbilinearを超えるエッジ保存性を確認。
その他（なぜ通ったか？等）
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