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#111
summarized by : Anonymous
どんな論文か？
人間のような多関節物体の表面点の位置情報を推定することは，バーチャル／オーグメンテッド・リアリティなどのアプリケーションにおいて重要である．本論文は，様々な3Dデータに対して高密度で正確な位置情報を推定するフレームワークであるDeep Virtual Markersを提案している。人間のような多関節モデルの3Dポイントを仮想マーカーラベルにマッピングするコンセプトとフレームワークを構築する。
新規性
・データの種類に関わらず，3D形状から高密度なマーカーをリアルタイムで抽出が可能
・学習データとして，密なマーカに効率的な注釈が可能
・非剛体の対応関係の識別タスクにおいて，最先端の性能を実現
・人間や猫のような様々な関節を持つ物体の扱いが可能
結果
本手法の仮想マーカは，ロングスカートやコートなどの非常にルーズな服を着た人間には対応できなかった．また，体と体，体と体の間のインタラクションの場合には，本手法はあまり正確ではなかった．しかし，最新の手法と比較して、多関節物体の対応関係の発見に有利な性能を示した．
その他（なぜ通ったか？等）
仮装マーカーが，モデルの表面上のすべての点を測地線距離に基づくソフトラベルとして示すことができるため，柔軟かつ高密度，正確に位置情報を瞬時に生成できると考える．
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