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#363
summarized by : Kensho Hara
どんな論文か？
画像レベルの弱教師でInstance Segmentationをする研究．画像レベルのアノテーションでセグメンテーションするときにCAM (Class Attention Map) を使う手法があるが，CAMは解像度が低い＆物体の一部のみにアテンションが出る＆クラスごとにヒートマップを出すのでInstance Segmentationには単純に使えないといった制限があるのでそれらを解決．
新規性
画像レベルのアノテーションでのInstance Segmentationは従来研究が少なく，あっても性能がセグメンテーション手法（これの学習に高品質なデータが必要）に依存する．提案手法では，クラス非依存のインスタンスマップと画素間の意味的なアフィニティを出力するInterpixel Relation Network (IRNet) を導入することで，それも解決している．
結果
PASCAL VOC 2012で一部のより強い教師信号を使った手法よりも高い性能を達成．
その他（なぜ通ったか？等）
もともとCAM = Class Activation Mappingだったのが，気づいたらCAM = Class Attention Mapになっていた．この論文だけ？
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