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#155
summarized by : Tomoki Tanimura
どんな論文か？
Pretrained modelから得られる大量のfeature mapを利用して，画像のクオリティを評価する手法を提案し，SoTAを達成．画像をInceptionResNetv2に入力した時の各ブロックから得られるmulti-levelなfeature map (MLSP)を入力として，浅いCNNで画像のクオリティを評価した．AVA datasetで実験を行い，既存手法を大きく上回る精度を達成．
新規性
Pre-trained modelから得られる大量の特徴マップをAesthetics Quality Assessment(AQA)に使用した点．
結果
著者が重要であると言っている評価指標（SRCC)では，既存手法を大きく上回る精度を達成．一般的に使用されている，いい写真か否かを評価するBinary classificationでは，既存手法と同程度の精度であった．
その他（なぜ通ったか？等）
正直わからない．
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