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#330
summarized by : Anonymous
どんな論文か？
ある場所を生涯認識することはこの分野での重要な課題であるが、データセットにおける問題も多く以下の課題に対応したデータセットを作成する。
1.実世界のアプリケーションで遭遇する多くの外観のバリエーションをカバーしていない。
2.多くは大規模なネットワークを学習するには十分なサイズを持っていない。
3.ほとんどのデータセットは小規模な地域で収集されており、一般化に必要な地理的多様性に欠けている。
新規性
現在用いられてる場所認識のためのアルゴリズムの問題点を挙げ、それに対応するためのデータセットを作成しているため、新規性はあると考えられる。またこのデータセットは場所認識だけでなく、画像合成や特徴学習、道路タグを用いたシーンの分類など効果のある分野が多いため、今後有用なデータセットになると考えられる。
結果
本論文ではMSLSという場所認識アルゴリズムのトレーニングと評価のための大規模なデータセットを発表した。
これには7年間に渡る160万フレーム以上の画像を収録しており、地理や時間などの条件をカバーし外観の変化にも過去のものよりも大幅に対応できるようになっている。またデータのサイズが大きいことから深層学習や自動車への応用に特に適していると考えられる。
その他（なぜ通ったか？等）
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