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#440
summarized by : QIUYUE
どんな論文か？
この文章でfew-shotセグメンテーションデータから高い精度で新しいクラスのセグメンテーションを行う手法CANetを提案．マルチレベルで特徴をデンスで比較するモジュールによりSupport画像とQuery画像間の比較を行う．また，Interactive最適モジュールによりリファインを行う．更に，アテンションを用いてマルチサポートサンプルの情報を有効的に結合する．
新規性
QueryとSupport画像の特徴をマルチレベルでデンスな比較ができるモジュールの提案．
結果
PASCAL VOC 2017データセットにおいて55.4%の1-shotセグメンテーションIoU Score, 57.1%の5-shot Score (従来のSOTAと比べ+14.6%, +13.2).
その他（なぜ通ったか？等）
パフォーマンスが圧倒的に強い．Few-shot segmentationタスクにおいて従来のSOTAと比べ大幅な精度向上を達成．
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