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#466
summarized by : 前野 一樹
どんな論文か？
顔検索における、マスクやサングラスによる隠蔽がある顔など、学習データにあまり含まれないOOD(Out-Of-Distribution)な画像に対する検索精度改善が課題。Feature Mapを部分(目、鼻等)特徴の集合とみなしEarth Mover's Distance(EMD)で距離を求め、上位の候補画像について検索順位を並べ替える方式DeepFace-EMDを提案し改善を確認。
新規性
- 外部データ不要な、部分特徴に基づく距離計算方法を提案した点
- EMDの有効性をOODな顔検索という問題設定において示した点
結果
- 隠蔽を含む複数の評価データ、敵対的ノイズを加えた評価データ、の顔検索タスクにおいて、3つのPre-trainedモデルで検索精度を改善
- EMDの計算方法を複数検討し各々の有効性を検証
その他（なぜ通ったか？等）
- なぜ通ったか
・問題設定に対する解法が妥当に思える
・Ablation Studies含め評価方法が充実している
・計算時間のリミテーションを隠さず説明している
・顔関連で似た問題設定の論文があまり出ていなさそう
- githubへのリンク
https://github.com/anguyen8/deepface-emd
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