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#616
summarized by : Shintaro Yamamoto
どんな論文か？
画像分類問題におけるクラスの詳細度に関する研究．例えば，フラミンゴの画像はクラスをどこまで詳しく分けるかによって，鳥ともフラミンゴとも扱うことができる．ユーザスタディによるクラスの詳細度に関する人間の意見の調査及び画像分類タスクの再定義の2つを行った．
新規性
ユーザスタディでは，CUB-200-2011 bird datasetを用いて参加者がどれくらい詳しくラベル付けするか，複数の詳細度が必要であるかを調査した．また，新たな問題設定として入力画像から複数の詳細度を予測するタスクを提案．その際，より詳細度の高いクラス予測の特徴量は詳細度が低いクラス予測に対する予測に追加する．
結果
ユーザスタディの結果，専門家以外は詳細度の低いラベルを選ぶ傾向にある一方で，複数の詳細度が選択肢としてあることが好まれるという結果が得られた．詳細度の低いクラスの予測から得られた特徴量は詳細度の高いクラスを予測をする際に性能低下の原因となってしまう一方で，詳細度の高いクラスを予測する際に得られる特徴量は詳細度の低いクラスの予測にも役に立つことが分かった．
その他（なぜ通ったか？等）
https://github.com/PRIS-CV/Fine-Grained-or-Not
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