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#528
summarized by : Yukitaka Tsuchiya
どんな論文か？
person re-IDにおいて，異なるカメラと同じカメラ内でのスタイルのばらつきを滑らかにするUnityStyle adaptionを提案．カメラ間のスタイル変化を学習するUnityGANによってカメラ毎に形状安定したUnityStyle画像を生成する．UnityStyle画像によって異なる画像間のスタイルの違いを排除する．
新規性
UnityGANはDiscoGANとCycleGANの構造を組み合わせた構造になっている．マルチスケール層にresidual blockとsukip connectionを導入した．CycleGANのようにスタイル毎に学習するのではなく，すべてのスタイルを融合させた画像を生成する．
結果
Market-1501，DukeMTMC-reIDを用いてCMCとmAPで評価を行った．IDE, PCB, st-Re-IDをベースライン手法として，それらに提案手法を適用することでSOTAを達成．
その他（なぜ通ったか？等）
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