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#861
summarized by : Shuhei M Yoshida
どんな論文か？
画像に含まれる物体の分類とバウンディングボックス回帰を行う物体検知において、バウンディングボックス回帰の不確かさを推定して検知精度を高める手法を提案する。
新規性
(1) バウンディングボックス座標をガウス分布としてモデル化。平均と分散のロス関数を提案。
(2) 推定した分散を使い、バウンディングボックスの精度を改善するvar votingを提案。
結果
Faster RCNNなどのモデルに提案手法を実装し、COCOとPASCAL VOCで評価。いずれも、APを数％程度改善。
その他（なぜ通ったか？等）
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