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#70
summarized by : 綱島秀樹
どんな論文か？
教師あり (ペアデータ) での仮想試着において、test時の速度を向上させることを目的とした論文。
Human-parser (人のセグメンテーションモデル) を用いた低速の仮想試着をtutor、Ground Truthをteacherとしてhuman-parserを使わないstudentモデルの訓練を蒸留 (disitllation) の要領で行うPFAFNを提案。
新規性
tutorを用いて違う服に転移させ、そのデータからGTを復元するcyclicな自己教師あり学習を提案したことで、高品質かつtest時に高速な教師あり仮想試着を提案した点
結果
Parser-basedの手法と比較してSOTA。
また、Parser-freeの手法と比較してもSOTA。
その他（なぜ通ったか？等）
cyclicな自己教師あり学習というありそうでなかった賢い学習方法を提案し、高品質な生成を可能にしたため通ったと考えられる
github：https://github.com/geyuying/PF-AFN
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