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#800
summarized by : Ryosuke Araki
どんな論文か？
弱教師ありfine-grained画像認識（WFGIR）にて，高レベル特徴マップで識別領域がdiffuseし，不正確な識別領域を出してしまうことを発見．この問題を解決するためにDiscriminative Feature-oriented GMM（DF-GMM）を提案．GMMによって低ランクの識別基底を学習してフィルタリング（LRM）したのち再構成（LR^2M）する．
新規性
WFGIRにおける識別領域がdiffuseする問題について取り組んだ．他のアルゴリズムをWFGIRのために利用するためのフレームワークを提供した．
結果
画像認識タスクの難しいデータセット（CUB-Bird, Stanford Cars, FGVC Air-craft）で評価し，提案手法がSOTAを達成した．
その他（なぜ通ったか？等）
NLPのlow-rank mechanismを応用している．アルゴリズムや損失関数，逆伝播の実装などがしっかりと書かれていて読み応えがある．
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