#610
summarized by : QIUYUE
Iterative Projection and Matching: Finding Structure-Preserving Representatives and Its Application to Computer Vision

どんな論文か?

データセットから最もstructural informationを取得するためのData Selection手法を提案.提案手法はデータセットに対し複雑度が線形で,iterationごとにデータのstructureを最大情報をキャプチャーするようなgreedyでサンプルを選択し,次のiterationに前に選択されたサンプルのnull-spaceに射影することによりその情報をneglectする.
placeholder

新規性

高効率的な新たなdata selectionアルゴリズムの提案.しかも,提案アルゴリズムを一連のCVタスクへの有用性を説明した.

結果

提案のData SelectionアルゴリズムをActive Learning, Video Summarization, Learning from representativesなどのタスクにおいての有効性を示した.

その他(なぜ通ったか?等)

Data Selectionアルゴリズムが幅広いCVタスクにおいて非常に重要なので,提案のアルゴリズムの汎用性が高い.