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#610
summarized by : QIUYUE
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.
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．
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