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#819
summarized by : Anonymous
どんな論文か？
ゼロショットの物体認識では，鳥の種族などを分類する際に画像内の微妙な外見の違いや共通の生活環境によって性能を低下させるという問題がある．そこで本論文では，Generalized Zero-Shot Learning(GZSL)のための冗長性のない特徴量を学習する手法について提案．
新規性
細かい粒度の物体に含まれる余計な情報を減らすための新しいゼロショット学習であるRedundancy Free Feature-GZSL(RFF-GZSL)を提案し，その有効性を示したという点．
結果
本論文における提案手法RFF-GZSLは，Animals with Attributes，Caltech-UCSD Birds-200-2011，SUN Attribute，Oxford Flowersの4つのデータセットで他手法の精度を上回るという結果を得る．
その他（なぜ通ったか？等）
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