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#27
summarized by : hiroaki aizawa
どんな論文か？
2D画像集合から追加のデータ無しに物体の3次元表現を学習するPLATONICGANの提案．この研究のキーアイデアは学習した3次元形状を様々なカメラポーズとカメラパラメータからレンダリングした画像がGTと見分けがつかないように3次元形状を学習することで視点に不変な3次元表現を獲得すること．
新規性
先行研究では，複数視点画像，カメラポーズ，シルエットなどの3Dアノテーションが必要であったが2D画像集合のみから学習可能．オクルージョンとカラーを考慮するrendering layerの提案．
結果
再レンダリングされた画像間の評価と3D形状での評価を行い，PrGAN等のベースラインと比較して，合成データと実データの両方で性能を改善した．加えて，3Dアノテーションを与えることで，これまでのsupervisedなモデルを超える性能改善を達成した．
その他（なぜ通ったか？等）
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