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#665
summarized by : Ryo Takahashi
どんな論文か？
物体検出器にはRCNNなどのregion proposalをおこなってから検出をする2段階検出器とSSDなどのend-to-endな検出器があり，2段階検出器のドメイン適応については研究されてきた一方でend-to-endなものに関しては明示的なインスタンスレベルでの特徴表現を得ることができないため研究がなされないでいた．本研究ではend-to-endな検出器におけるドメイン適応について検討した．
新規性
2段階検出器では領域候補が示されるため領域候補同士の特徴を近づけることによりドメイン適応ができたが，end-to-endな検出器ではそのような明示的なインスタンスが示されないためできないでいた．本研究ではend-to-endは検出器におけるドメイン適応を実現するためにCOPM, DCBR, RJCAを提案している．
結果
COPM(背景の影響を排除して物体に注目してadaptationを行うモジュール)，DCBR(サンプル数に注目してadaptしづらい対象を重点的に学習するモジュール)，RJCA(検出器の講談においてconsistency regularaizationを用いて適応を行うモジュール)を提案し，それぞれを組み合わせることでSOTAを達成した．
その他（なぜ通ったか？等）
物体検出器のドメイン適応においてSOTAを達成しただけでなく，従来見落とされてきたend-to-endなモデルではうまくいかないという問題に着目してその問題を解決したのが大きなcontributionになっていると考えられる．
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