CVPR2017에 게재된 material recognition 관련 논문입니다. 본 논문에서는 이미지 캡처의 small anugular variation를 이용하여 재질 분류 성능을 높이는 DAIN(Differential Angular Imaging Network)를 제안합니다. Introduction Real world scene은 나무, 대리석, 흙, 금속, 세라믹 등과 같은 다양한 재질로 만들어진 표면으로 구성되어 있고, 이는 이미지에서 풍부한 visual variation을 발생시킵니다. Material recognition은 autonomous agent, human-machine 시스템과 같은 응용 분야에 대한 자세한 재질 정보를 제공하는 것을 목표로 최근 몇 년 동안 활발한 연구가 진행되었습..