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#60
summarized by : Munetaka Minoguchi
どんな論文か？
物体検出におけるスクラッチ学習で精度を落とさないために，様々なネットワークアーキテクチャで探索をおこない，現画像情報を最大限に利用するScratchDetの提案．
新規性
現状の物体検出ではImageNetプレトレインを採用しているが，分類タスクと検出タスクの違いで発生するバイアスや，転移学習時のパラメータ調整への障害に繋がると指摘し，改善に取り組んだ．
結果
プレトレインし転移学習したモデルよりも優れた精度を達成した．
その他（なぜ通ったか？等）
物体検出タスク共通の問題に，真っ向から取り組んだ論文．
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