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  section#ID_Multi-shot_Pedestrian_Re-identification_via_Sequential_Decision_Making
    .paper-abstract
      .title Multi-shot Pedestrian Re-identification via Sequential Decision Making
      .info
        .authors Jianfu Zhang, Naiyan Wang and Liqing Zhang
        .conference CVPR2018
      .slide_editor Yuta Matsuzaki
  
      .item1
        .text
          h1 概要
          p マルチショット(異なるカメラ間)な人物再同定(Person ReID)問題に解釈可能な強化学習ベースのアプローチを組み込んだ手法の提案．3つのベンチマークテストをでは提案手法は他の最新の手法と比較し，3％〜6％の画像しか使用することなく優れた性能を発揮．提案した手法は効率と性能の両面において，他の手法と比べ有利であると提示．
      .item2
        .text
          p
            img(src=`${figpath}20180725_Sequential_Decision_Making1.png`,alt="Image1")
            img(src=`${figpath}20180725_Sequential_Decision_Making2.png`,alt="Image2")
      .item3
        .text
          h1 新規性・結果・なぜ通ったか？
          ul
            li RNNのような時系列モデルを使用する既存研究と異なり，強化学習ベースの手法(かつ解釈可能)を適用．
            li 圧倒的少ない学習データ(既存手法の3％〜6％)で優れた性能を発揮
            li Re-ID Agentは一対の画像を検証するように設計されており，結果を出力(同一人物か否か)するか，再度検証するために別の画像を要求(出力結果の断定できない場合，決定の延期)
            li 学習時の報酬を調整することで，速度と精度間のトレードオフを調整可能
      .item4
        .text
          h1 コメント・リンク集
          ul
            li
              a(href="https://arxiv.org/pdf/1712.07257.pdf") 論文(arxiv)
            li
              a(href="http://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2018/CameraReady/3981.pdf") 論文(cvf)
      .slide_index #{getSlideIndex()}
      .timestamp 2018.7.25 16:20:10
  