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#956
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)のタスクを、パラメータを共有するSiamese Networkを学習させて解く手法を提案し、精度向上できることを確認した。
新規性
Siamese Networkで、特徴ベクトルの類似度に関するLossと、KLダイバージェンスに関するLossを追加してFaster R-CNNベースのCNNを学習させるBINet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、One-Step(End-to-End)及びTwo-Step双方の従来手法と比較して、PRWではSOTAの結果。
その他（なぜ通ったか？等）
シンプルなアプローチで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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