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#789
summarized by : 金城 忍
どんな論文か？
任意の値のスケーリングファクターでスケールされた2つの画像の特徴量から4Dの相関テンソルを2Dの行列に置き、6Dテンソルを作成し、その行列に対してMax poolingで最も相関が高い4Dテンソルを取得し、一方の画像のキーポイント から他方の画像のキーポイントで最も類似度が高い点を推定することで視覚的に対応する領域を取得する手法の提案
新規性
Hough変換に基づいたマッチングの手法を畳み込みに適応したという点で新規
結果
ImageNetで事前学習したResNet-101を使用し、SPair-71k、PF-PASCAL及びRF-WILLOWで、単一人物の姿勢推定において利用される評価指標 (PCK) での評価で、提案手法は既存手法より良い結果を達成する一方で、推論速度も最も速い結果を得、質的評価では変形及び大きな変化に対して、より頑健な対応付を確認した
その他（なぜ通ったか？等）
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