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#406
summarized by : QIUYUE
どんな論文か？
Fine-grained 物体認識タスクの手法．このタスクで，細かい物体のパーツから物体認識を行うことも可能であることから，物体パーツの識別能力を向上させるexpert knowledgeを得られるDestruction and Construction Learningを提案．従来のプロセスに物体をパーツに分割及びパーツから画像復元の構造を導入し，物体パーツの詳細理解と全体の関係を学習
新規性
Fine-grained物体認識フレームワークにDestruction and Construction Learning (DCL)ネットワークを導入し，物体パーツの詳細理解を利用し性能を向上した．
結果
CUB-200-2011 (CUB), Stanford Cars (CAR). FGVC-Aircraft (AIR)の3つのベンチマークにおいてSOTAなFine-grained物体認識精度を得られた．
その他（なぜ通ったか？等）
提案のFine-grained物体認識構造Deconstruction Construction Learning (DCL)がlightweightで，学習が比較的に容易．
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