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#260
summarized by : maokura
どんな論文か？
画像検索システムなどで利用される画像特徴は，他のシステムで再利用することが難しく，また特徴の生成は時間がかかる．本研究では，ある画像特徴を別のシステムで利用できるよう転移させ，また異なる画像特徴間のaffinityをはかれるような手法の提案を行った．ソース特徴をデコードしたもの&ターゲット特徴をデコードしたものとターゲット特徴の距離を最小化するような損失でモデルを最適化．
新規性
画像特徴の転移を行う問題に初めて取り組んだ．また，異なる画像特徴のaffinityを測れるようにした．画像特徴間のaffinityを測ることで，転移がどれくらい上手くいくかを予想することができる．
結果
特徴の変換前後で画像検索タスクのmAPをはかりその差を評価対象とした．画像特徴としてSIFT，DELF,，CNN(VGG, ResNet)などをFisher Vector化したものや，VLADで特徴点をとってベクトル化したものなどを対象として，特徴転移の性能の評価を行った．結果として，特徴の種類によって変換前後のmAPに大きく差があることがわかった．また，affinityはそれを反映できていた．
その他（なぜ通ったか？等）
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