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#79
summarized by : Hiroaki Aizawa
どんな論文か？
新規クラスに対する物体検出と視点推定を少量サンプルから行う研究．この研究では，物体検出のためのbbox付きの画像，視点推定のための画像中の3D pose及び異なるクラスの少量の3D dataを利用できると想定した設定．つまり，新規クラスには少量の3D dataが利用できることを前提としている．
新規性
これまで，物体検出と視点推定とともに，少量サンプルを持つ新規クラスに対しては研究が取り組まれていなかった．この研究では，多数のサンプルを持つbase classから得られる特徴情報を利用することで，少量の新規クラスでの認識を行う枠組みの提案．
結果
Few-shotの設定における物体検出と視点推定の評価をそれぞれ行い，既存のSOTAの性能を上回る性能を達成．またFew-shotで物体検出と視点推定を組み合わせたタスクでも検証を行い，動作することを実証した．
その他（なぜ通ったか？等）
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