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#257
summarized by : Ryota Suzuki
どんな論文か？
物体の位置を（点で）返すために，FCNに組み込むロス関数を提案．ピクセル単位でロスを取るのだが，この場合ベクトル集合同士の距離である平均ハウスドルフ距離では推定パラメータが対象点に対して余っていると不安定になる不都合があったので，重み付きハウスドルフ距離にした．
新規性
対象数のハイパラ不要にするロス関数提案．BoundingBoxアノテーション不要．
結果
Faster RCNN（相手はBBox検出だが…）との比較において，頭検出では+14%，瞳孔検出ではほぼ同スコア，農場の上空撮影画像の作物検出ではPrecision+1.5%かつRecallが+11%．
その他（なぜ通ったか？等）
アンチBoundingBox勢が多いのだろうか．検出!=BoundingBoxがどこまでくるか？ところで図2の右側のx_5がタイポ（たぶんx_4）．論文の書き口はあっさりしているのでこってり論文読みすぎた時の胃もたれに効いた．
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