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#692
summarized by : 金城 忍
どんな論文か？
各ドメインのサンプルの特徴量を正規化する一方で、ドメイン毎で関連度が高い特徴量をグラフで管理しかつドメイン間で関連度も学習することで、ドメイン間の違いを小さくする一方で、識別可能な人物固有の特徴量を増やし、ターゲットドメインでの教師無しドメイン適応の手法の提案
新規性
ドメイン内のサンプルを正規化する一方で、近しい特徴量をドメイン毎で学習しかつ、それらのドメイン間での近しさも学習することで、ドメイン間の違いに正規化を与え、それら違いを緩和するという点で新規
結果
事前学習したResNet-50を使用し、Duke、CUHK及びMSMTをソースドメインとしMarket1501をターゲットドメインとした評価では、提案手法が既存手法よりよい結果を達成する一方で、ソースドメインの数を増やすことで精度が改善 (mAP値) されることも確認した
その他（なぜ通ったか？等）
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