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#5
summarized by : Yamada Ryosuke
どんな論文か？
ドローンなどのUnmanned Aerial Vehicles(UAV)の発展に伴い，UAVベースの研究が注目を集める．既存のUAVベースのデータセットとしては，物体検出や行動認識などに対して存在する．しかし，UAVベースの車両識別は車両追跡などの多くのタスクが存在するにも関わらず，対応するデータセットがないため，ほとんど研究されいない．そこで，UAVベースの大規模データセットVRAIを構築する．
新規性
UAVベースで初の車両データセットである．さらに，車両の種類や色，ワイパーやスペアタイアなど付属部品にまで注釈が付与されている．
結果
車両の色と種類，付属部品の識別は車両の種類を除いて識別率は82％を超えた．YOLOv2を用いた検出実験では，precisionが44.07%，recallが49.48%，F-scoreが46.62%となった．提案されたマルチタスク学習手法を用いた場合，その他のベースラインと比較した際に高精度．
その他（なぜ通ったか？等）
UAVベースで初の車両のデータセットを構築し，データセットを活かすためのマルチタスク学習手法を提案
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