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#268
summarized by : Masanori YANO
どんな論文か？
超解像の利点を活用して、画質が劣化した画像から物体検出を行う手法。
新規性
物体検出のバックボーンに適用して、ネットワーク構造の内部で劣化前の画像を推定する自己教師あり学習のAERISフレームワークを提案した。
結果
「Objects as Points」のCenterNetにAERISフレームワークを適用して、COCOとKITTIの画質を劣化させたデータセットで評価を行い、従来手法で超解像を行ってからCenterNetで検出した場合を上回る結果。
その他（なぜ通ったか？等）
実際的な課題設定と、検出性能の高さで通ったと考えられる。MMDetectionベースの実装( https://github.com/cuiziteng/ECCV_AERIS )が公開されている。
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