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#594
summarized by : 志田遥飛
どんな論文か？
物体検出タスクにおいて，高解像度の画像でも検出性能を維持するために「one - stage Pyramid Grafting Network」というニューラルネットワークを提案．また，高解像度画像の物体検出タスクの研究を推進するため4k画像を含む新しいデータセットUHRSDをあらたに提供．提案手法は既存手法が抱える「多段によるエラー継承」「多段が原因の時間コスト」を解決した．
新規性
高解像度に対応した，物体検出手法を新しく提案した．
既存手法は，低解像度画像用に設計されたため，高解像度では精度が落ちるという矛盾が起こっていた．昨今の，スマートフォンやカメラの進化はめざましく，4kや8kといった画像が簡単に撮影できるようになり，物体検出手法で検出可能な解像度をすでに超えている．
そのため，高解像度に対応した物体検出手法が必要だった．
結果
既存のデータセット + 新しく提案したデータセットでの両方で既存手法との比較実験をおこなった．最先端の手法よりも精度面で優れていること，定性比較で提案手法の有効性を示した．添付した画像では提案手法と，既存手法における物体検出精度の比較紹を介している
その他（なぜ通ったか？等）
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