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#267
summarized by : Naoya Chiba
どんな論文か？
6DoF推定のための特徴点を2D画像から推定するNNであるPVNetを提案．2D画像上でのVotingによって特徴点を選択した後，3Dにマッピングして姿勢推定を行う．隠れやはみ出しに対して頑健で，かつGPUを用いて25fpsで動作する程度に高速．Vector Fieldと同時にSemantic Segmentationも行うように学習する．
新規性
疎な特徴点をPnPソルバーで解く場合，隠れやはみ出しに弱い．本手法では画素ごとに特徴点の座標を指し示すベクトルを出力し，それらのVotingによって特徴点を決定するため，これらの問題に対して頑健となっている．
結果
複数のデータセット（LINEMOD, Occlusion LIMEMOD, Truncation LINEMOD, YCB-Video）で検証．Truncation LINEMODは本論文が提供．隠れやはみ出しに対してロバストであるという主張を裏付ける結果を得ている．
その他（なぜ通ったか？等）
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