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#938
summarized by : Masanori YANO
どんな論文か？
人物の検出と人物再同定(Person Re-Identification)を組み合わせた探索(Person Search)のタスクで使用される埋め込み表現を、CNNで畳み込まれた特徴量のノルムを意識した表現として獲得する手法を提案し、人物の検出と合わせたマルチタスク学習で精度の向上を確認した。
新規性
Faster R-CNNのRoIAlignから得られる特徴量のL2ノルムに、Batch Normalization及びシグモイド関数を適用して人物と背景の分類を行い、推論時の埋め込み表現に使用するNAEと、NAEをピクセル方向に拡張したNAE+を提案した。
結果
ImageNet Pre-trainedのResNet-50をバックボーンとして使用し、CUHK-SYSU及びPRWのデータセットで評価を行い、PRWではSOTAの結果。CUHK-SYSUについても、検出と人物再同定をOne-Stepで行う手法では最も精度が高い結果。また、速度に関しても従来手法より効率的で、シングルGPU(V100)で12fpsで動作。
その他（なぜ通ったか？等）
NAE及びNAE+いずれもベースラインからの性能向上が確認でき、従来手法との比較でも良好な結果を示したため通ったと考えられる。
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