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#304
summarized by : maokura
どんな論文か？
物体検出において，R-CNNによる領域のサジェスチョンが人間の働きの効率にどれくらい影響を与えるかを調べた論文．地形の画像中にランダム人の人を表示させ，それらが銃を持ってるか(ターゲットかどうか)を判定させるタスクにおいて，R-CNNの領域サジェスチョンがある場合とない場合での目線の動きや検出精度の違いを調査．DLモデルが有効に働くかどうかは，人間やモデルの性能に依存するということがわかった．
新規性
被験者をパフォーマンスでグループ分けし，それぞれに対してDLモデルがある場合ない場合での結果や目線の動きの違いを調査．
結果
DLモデルがあることで，ターゲットを誤検出する率は低下したが，人をそもそも見逃してしまう率は変わらなかった．また，人を認識したもののターゲットでないと判定する率は被験者の元々の能力によって増減が違った．また，高いパフォーマンスを持つ被験者は単体でDLモデルに勝てたが，低い被験者はDLモデルありでもモデル単体に勝てなかった．目線調査より，3つ目までのターゲット発見にDLモデルが有効なことがわかった．
その他（なぜ通ったか？等）
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