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#583
summarized by : Ryota Suzuki
どんな論文か？
よくあるデータの分布は多カテゴリに対して画像の枚数がかなり少ないし枚数バラバラなのが辛い．そこで，全カテゴリのそれぞれ少数のBoundingBoxがあればうまくいくFew-shot learningを実現した．メタ学習の枠組みで，前段にBBoxが付いてる大規模データでマスク推定を学習，後段で前述のFew-shotデータで分類を学習．
新規性
少数BoundingBoxアノテーションでBoundingBox推定可能なアーキテクチャ，クロスバリデーション，Covariance pooling等々いろいろ提案している．
結果
いろいろ付けた結果，Top1精度が普通の転移学習と比較して19%程度向上したらしい．
その他（なぜ通ったか？等）
いろいろがちゃがちゃつけてみているようなので，実現方法あたりが把握できてない．イマドキ感はある．
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