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#641
summarized by : Tomoki Tanimura
どんな論文か？
道路画像などの様々なスケールの物体が写る画像から物体検出を行うために，コンテキスト情報と高解像度の特徴量をうまく扱うために，改良したDeformable convolutionと高解像度の特徴量から不要な特徴をフィルターするためのBackward attention filteringを提案．Faster R-CNNの構造に組み込むことで，精度が改善させることを示した．
新規性
複数スケールの特徴マップに対して，提案した2つのモジュールを組み込むことによって，より検出しやすい特徴量を抽出することに成功した
結果
BaselineのFaster RCNNの精度を6％上回り，KITTデータセットでの実験では，最高の処理速度で，top3の結果を出した．
その他（なぜ通ったか？等）
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