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#597
summarized by : Ryosuke Araki
どんな論文か？
サッケードを参考にした物体検出手法である．4つのmoduleから成り，Center Attentive Mod.は，物体領域の中心，Corner Attentive Mod.は，物体領域の角，Attention Transitive Mod.は幅と高さ，Aggregation Attentive Mod.は，CenterとAttentionからbboxをrefineする．
新規性
サッケード（人間が物体を知覚する際の眼球運動）からアイデアを得た．人間の目は物体の位置を把握するために，情報量の多い部分を拾ってくる．本手法でも物体の中心や角など重要な部分に重きをおいて検出する．
結果
MSCOCOにて28FPSでmAP40.4%，118FPSでmAP30.5%達成，CenterNetよりもわずかに精度向上した．Aggregation Attentive Mod.は，残念ながら精度向上に貢献しなかった．
その他（なぜ通ったか？等）
流行りのPointベースの物体検出手法で，それなりに精度が出ている．
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