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#411
summarized by : Akihiro Yoshida
どんな論文か？
人が完全に写っていなかったり、ノイズが乗っているような画像に対してもRe-identificationを行える手法を提案する論文。
２つの画像の共通領域を抽出するので位置ずれに対して頑健であるとともに、全体図ではなく細かい領域の特徴量に着目して分類を行える。
新規性
画像の不要な領域を自動で削除、人が写っている注目領域のみ抽出した上でmetric learningを行う手法の提案。
画像を領域分割した上で①領域毎にノイズでないかどうかの判別誤差②領域の特徴成分毎に誰かを予測する判別誤差③特徴成分に関するtriplet lossの３つの和をロス関数としている。
結果
縦方向に６分割した領域分割した上で予測をMarket-1501、 DukeMTMC-reIDに対して行い既存手法より高精度達成
その他（なぜ通ったか？等）
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