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#89
summarized by : Yue Qiu
どんな論文か？
conditional VAE構造を用いたprobabilistic RGB-D saliency map推定する手法を提案．latent spaceをsamplingし，HumanのアノテーションのUncertaintyをモデリングすることにより，GTアノテーションにアノテーションされていないマルチsaliency mapsの推定を可能にした．
新規性
①human annoationの不確定性をモデリング可能にし，実際にmulti-saliency objectsが存在する場合，GT annotationに含まれていないマルチマップの推定ができる．②デプス画像に一貫して存在するノイズをCorrectするネットワークを提案．
結果
6つの既存のRGB-D saliency detectionベンチマックで実験を行い、提案手法が既存の18手法より良いSOTAな精度を達成．
その他（なぜ通ったか？等）
問題設定が新しい且つ重要である．Saliency mapsの推定を単一の物体ではなく，Multi-物体を検出できるようにした．また，Human annotation のUncertaintyをモデリングするVAE構造を提案．
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