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#69
summarized by : shoji sonoyama
どんな論文か？
単眼画像から深度推定する問題設定．従来手法では学習と推論で入力画像解像度が異なる場合に性能が劣化するが，本論文ではこの問題への対策としてRA-Netを提案する．
新規性
入力画像解像を任意のスケールに変化させるデータオーグメンテーション手法および，学習を進めるためのcross-scale depth consistency lossの提案．
結果
通常の解像度でもKITTIでSoTA，解像度を変更した場合でもKITTI,Make3D,NYU-V2データセットにて既存手法と比較し，優れた性能を発揮．
その他（なぜ通ったか？等）
github:https://github.com/hmhemu/RA-Depth
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