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#286
summarized by : Ryota Suzuki
どんな論文か？
BBoxのついた大規模データセットOpenImagesを観察してみると，実在するのにBBoxが付いてない不完全性が半分以上見られる（顔はあるが目には付けてない，など）．検出においては「在る」画像を「無い」と学習しようとして矛盾・混乱する．そこで，RPNで出たROI候補に対し，アノテーションされているカテゴリのパーツは無視するサンプリング手法を提案．
新規性
未アノテーションによる検出性能低下問題に切り込んだものは他にない．
結果
Google AI Open Images Competition 2018優勝．パーツなカテゴリでAPが+9.2．特に顔のパーツはAP +22.7と顕著．
その他（なぜ通ったか？等）
PFN!!!イントロの書き方がウェットな感じ．
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