物体検出アルゴリズムであるFast R-CNNにて提案された座標回帰（Localization）と識別（Classification）の共有部分の改良に関する研究。座標回帰と識別を同時に行うことにより、学習の不均衡が原因で精度低下に繋がっているが、本論文では２つの分離された次元で扱うTask-aware Spatial Disentanglement (TSD)を提案。