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#231
summarized by : yusuke.okimoto
どんな論文か？
ユーザーのスケッチから画像を検索するタスクで，ユーザーごとのスケッチのスタイルの違いに頑健にするため，メタ学習を用いたVAEのアーキテクチャを提案．VAEによりスケッチおよび画像は特徴量空間に埋め込むが，特徴量がモーダル固有な成分とモーダル不変な成分にdisentangleされるようにするため，メタ学習によって(1)エンコーダ内の特徴量変換と(2)モーダル不変な成分の正則化項も最適化する．
新規性
ロバストなクロスモーダル検索を実現するため，VAEのアーキテクチャを工夫することで，メタラーニングを取り入れた点
結果
スケッチからのfine-grainedな画像検索，およびカテゴリレベル画像検索の4つのデータセットで，今までのSOTAおよびdisentangledな手法の性能を更新．
その他（なぜ通ったか？等）
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