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#37
summarized by : Hirokatsu Kataoka
どんな論文か？
異なる複数のカメラ間で同一人物を対応づける人物再同定（Person Re-Identification）においては、詳細な特徴表現が課題であるが、本論文ではアテンション機構の手法のひとつであるClass Activation Maps（CAM）を導入して人物再同定の問題にトライする。
新規性
ベースモデルにはResNet50を採用、用意した複数のブランチでそれぞれCAMが異なる領域を注視するようにOverlapped Activation Penaltyを導入、複数のネットワークが異なる領域に対してアテンションをかけることにより、異なる領域を評価することを可能にした。Ranking Activation Map（RAM）により可視化をより良くする機能も取り入れた。
結果
DukeMTCM-reID, Market-1501, CUHK03にて評価。Market-1501でTop1が94.7, Top5が98.1, Top10が98.8など高精度。
その他（なぜ通ったか？等）
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