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<h1 id="輪講">2020/04/28 輪講</h1>
<h2 id="南木さんの発表">南木さんの発表</h2>
An Efficient Diminished Reality Approach Using Real-Time Surface Reconstruction
<ul>
<li>DR：カメラ映像から実物体を視覚的に除去する技術</li>
<li>背景と目的</li>
    <ul>
    <li>アプローチの限界</li>
    <li>3次元再構成を用いた物体除去の提案</li>
    </ul>
<li>アルゴリズム</li>
    <ul>
    <li>3次元再構成</li>
    <li>DR</li>
    </ul>
<li>3次元再構成</li>
    <ul>
    <li>Truncated Signed Distance Function(TSDF)</li>
    <li>レベル3つがある</li>
    </ul>
<li>TSDF</li>
<li>物体の選択</li>
    <ul>
    <li>選択方法</li>
    <li>バウンディングボックスを作成</li>
    </ul>
<li>平面インペインティング</li>
    <ul>
    <li>マスクを作成</li>
    <li>インペインティング：PixMix</li>
    </ul>
<li>レンダリング</li>
<li>画像合成</li>
    <ul>
    <li>補間膜の作成</li>
    <li>Mean Value Coordinates(MVC)</li>
    <li>補正膜の作成</li>
    </ul>
<li>結果</li>
    <ul>
    <li>実装の詳細</li>
    <li>性能（3次元再構成 / DRパイプライン全体）</li>
    </ul>
<li>まとめ</li>
<li>今後の課題</li>
<h3 id="質問">質問</h3>
<ul>
<li>p．５　TSDFには色情報が格納されていますか？</li>
    <ul>
    <li>三次元のデータ以外に色情報も格納されています．</li>
    </ul>
<li>p．9 後ろの物体を描画しますか？</li>
    <ul>
    <li>後ろ側の物体はバウンディングボックスの中ではないです．</li>
    </ul>
<li>動いてる物体を除去できますか？</li>
    <ul>
    <li>動かない物体はこの論文の対象です．</li>
    </ul>
<li>カメラは固定ですか？</li>
    <ul>
    <li>ユーザーは動けます．固定ではありません．</li>
    </ul>
<li>画像の前処理は三次元再構成ですか？</li>
    <ul>
    <li>基本的にテクスチャーを作成なので、三次元再構成ではありません．</li>
    </ul>
<li>先生からの質問とコメント</li>
    <ul>
    <li>論文の手法は鏡面反射する背景のシーンだとううまくいかなそう．</li>
    <li>対象物体は小さいものに限られそう．</li>
    <li>3次元再構成のシーンはどれくらいのサイズになるのか？</li>
    &nbsp;&nbsp;&nbsp;→論文の中に記載はなかったので分かりません．
    <li>シーンが大きくなるとレンダリングの時間が延びる．</li>
    <li>3次元再構成とカメラフレームの色が大幅に違うのはなぜ？</li>
    &nbsp;&nbsp;&nbsp;→論文の中に記載はなかったので詳しいことが分かりません．再構成時とDR実行時で証明条件が大幅に変化したと思われます．
    </ul>
</ul>
<h3 id="コメント">コメント</h3>
<h2 id="閔さんの発表">閔さんの発表</h2>
PL-SLAM: A Stereo SLAM System Through the Combination of Points and Line Segments
<ul>
<li>SLAM</li>
<li>背景</li>
<li>PL-SLAM</li>
<li>Visual Odometry</li>
    <ul>
    <li>特徴点と特徴線を検出します</li>
    <li>キーフレームの選択</li>
    </ul>
<li>LMとLC</li>
    <ul>
    <li>LM：局所</li>
    <li>LC：全域</li>
    </ul>
<li>Loop Closing</li>
    <ul>
    <li>二つのパラメータ：strength / Dispersion</li>
    <li>五つの方法を提案されました</li>
    </ul>
<li>実験結果</li>
    <ul>
    <li>Relative　Translation　RMSE　Error　in the EUROC　MAV　DATASET</li>
    <li>Mean Realtive RMSE(二乗平均平方根誤差)for the KITTI dataset</li>
    <li>average processing time of each part of the PL-SLAM algorithm/li>
    </ul>
</ul>
<h3 id="質問">質問</h3>
<ul>
<li>以前のPL-SLAMと今回紹介するPL-SLAMの違う点は？</li>
    <ul>
    <li>論文の作者は同じです．今回のPL-SLAMは作者最新の研究成果です．</li>
    </ul>
<li>p．５ Line: LBD methodは何ですか？？</li>
    <ul>
    <li>line based detectです．</li>
    </ul>
<li>p．10　室内のカメラはPL-SLAMの結果は良い、室外のカメラはORB-SLAM2の結果は良いの原因は？</li>
    <ul>
    <li>ORB-SLAMシステムに対して，屋外にで検出された点は十分です、精度は高くになれます．しかしPL_SLAMに対して，線を加入して，屋内にで実験結果が素晴らしいですけど，屋外の環境にで線は逆に余計な影響をさせました．</li>
    </ul>
<li>p．10　なぜP-SLAMは屋内でよく働けます，L-SLAMは失敗しました？</li>
    <ul>
    <li>PL-SLAMは新しい技術なので，改善している点は多いです．アルゴリズムから見るとORB-SLAMの成熟度がより高いです．PL-SLAMはルート閉じこみについて優れたものに変えました．ORB-SLAMに一番失敗しやすい点を改良しました．</li>
    </ul>
<li>先生からの質問とコメント</li>
    <ul>
    <li>P-SLAMとL-SLAMの結果についてもっと調べる．</li>
    <li>EUROC MAV DATASETも調べて，結論を出るかもしれない</li>
    <li>P．11の表頭は下に置かれた．上に置かれたほうがいい．</li>
    <li>f/kfの意味？</li>
    &nbsp;&nbsp;&nbsp;→frameとkeyframeの比率です．
    </ul>
</ul>
<h3 id="コメント">コメント</h3>
<ul>
<li>資料の左上時間の記入錯誤</li>
</ul>
<h2 id="連絡事項">連絡事項</h2>
<ul>
<li>5月7日授業開始</li>
<li>5月7日から5月9日は遠隔講義のガイダンスを行いますので，実際の授業開始日は5月11日です．</li>
<li>授業開始に伴って面談時間を変更しますので，木曜日の輪講で相談します．</li>
</ul>

<hr />

<address>
<a href="mailto:rocky@inf.uec.ac.jp">rocky@inf.uec.ac.jp</a>
</address>

<p>
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</p>
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</html>
