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#589
summarized by : Masaki Miyamoto
どんな論文か？
画像からのシーン分類において，既存の手法は色彩と質感，及び濃淡を含む写真から訓練する．しかし，シーンの輪郭によって伝達されるような形状および表面のジオメトリは、正確には考慮されていない．そこで本稿では，線画のシーン分類を初めて取り扱う．手法として，入力に輪郭情報のみを与え，既存の事前学習済みCNNを用いる．
新規性
・シーンの輪郭のジオメトリに焦点を当て，表現として内側軸変換（MAT）を使用する
・中心軸に基づく輪郭顕著性法を用いることより，輪郭画素のより有益なサブセットを選択すること
・顕著性尺度を使用して輪郭に重みを付ける
結果
MIT67およびPlaces365のデータベースを用いると，提案手法は写真のすべてのRGBピクセルに対する等高線インクピクセルの割合は，平均して7.44％，8.75％および8.32％しか存在しないという結果になった．
その他（なぜ通ったか？等）
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