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#485
summarized by : Ryota Nishijima
どんな論文か？
画像の一部から類似画像を検索するタスクについて、最近のシステムでは対象とするオブジェクトが小さい場合にうまく計算できない問題があった。本論文ではこのような問題に対処する画像検索システムを提案する。
新規性
物体検知モデルを利用して、画像からオブジェクトの局所的な特徴量を抽出するために検出のデータセットを作成した。また、一枚の画像に対し特徴量記述子が1つで済むような特徴量を提案し検索の効率を上げた。
結果
Google Landmark Boxesにアノテーションを行い物体検知モデルを学習させ、テストではOxfordとParisデータセットで検索の性能を検証した。従来手法と比較して精度の高い検索が行えていることを確認した。
その他（なぜ通ったか？等）
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