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#305
summarized by : 朝岡忠
どんな論文か？
インタラクティブな環境における適応的物体検出のための手法 "Interactron" を提案．目的は，様々な環境内を移動する身体化エージェントによって観測された画像中の物体を適応的に検出すること．
新規性
MAML(Model-Agnostic Meta-Learning)ベースのメタ学習とインタラクティブな探索を用いて，物体検出モデルをテスト時の環境に動的に適応させる方法を提案．通常の物体検出器は，固定された学習セットで学習され，テスト時にはパラメータを凍結．本手法では，テスト時でも学習を継続．
結果
最近の高性能物体検出器であるDETRに対して、mAP(mean Average Precision)で11.8ポイント（mAP50で19.1ポイント）の改善．
その他（なぜ通ったか？等）
https://github.com/allenai/interactron
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