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#681
summarized by : 金城 忍
どんな論文か？
カメラ毎に分類器に対して共有の特徴量抽出器を使用して、特徴量空間でより類似度が高い同一人物の画像を取得する一方で、同一人物が写った画像の特徴量間の距離を小さくし、異なる人物の画像の特徴量間の距離を大きくすることで人物毎に画像をクラスタリングすることで、環境等に依存した見え方に頑健な人物再同定手法の提案
新規性
共通の特徴量抽出器に対してカメラ毎の分類器を使用し、特徴量の類似度でクラスタリングすることで、同一人物におけるカメラ間での特徴量の分布の違いを除くという点で新規
結果
ImageNetで事前学習したResNet-50をベースにBN-Neckを使用し、DukeMTMC-ReID、Market1501及びMSMT17での評価で、提案手法が既存手法よりよい結果を達成した (但しDukeMTMC-ReID Rank-10値を除く)
その他（なぜ通ったか？等）
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