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#521
summarized by : 金城 忍
どんな論文か？
クラス毎で抽出された各画像の特徴量をプールを作成し、集約された特徴量マップをターゲットにし学習する一方で、集約された特徴量マップを再構築し、与えられた画像の特徴量との差を小さくすることでモデルを学習する提案
新規性
クラス毎に集約された画像の特徴量を再構築し、それを教師信号として学習するという点で新規
結果
CUB、Aircraft、meta-iNat及びtiered meta-iNatでの{1, 5}-shotでの評価では提案手法が既存手法より良い結果を達成する一方で、ドメイン間 (学習: ImageNet、テスト: CUB) での評価でも提案手法が良い結果を達成した
その他（なぜ通ったか？等）
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