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#39
summarized by : shoji sonoyama
どんな論文か？
Structure from Motion(SfM)の問題設定．
既存手法のSfMで得られた結果を初期値とし，CNN特徴量を用いたkeypoint/bundle adjustmentを行うことで，結果をrefineする枠組みを提案した論文．
既存手法にアドオン可能．
新規性
既存手法にアドオンして精度向上できるフレームワークを提案した．
大規模で疎なSfMにCNN特徴量を用いた最適化を取り入れたこと．
結果
ETH3D benchmarkを用いた実験にて従来手法にアドオンすることでマップの推定精度，カメラパラメータの推定精度が向上することを示した．
また，2020 Image Matching Challengeを用いたEnd-to-Endな評価においても，推定精度が向上することを示した．
その他（なぜ通ったか？等）
汎用的なフレームワークでありながら著しい精度向上を実現している．Best student paper．
github：https://github.com/cvg/pixel-perfect-sfm （10/17時点で未公開．ライセンスはApache2.0予定？）
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