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#58
summarized by : Munetaka Minoguchi
どんな論文か？
弱教師付き物体検出のためのに，self-attention機構を採用したレイヤーであるAttention-based Dropout Layer (ADL)の提案．識別において重要な領域部分をマスクして対象とする物体の全体を注目するように学習し，認識する際に有効な領域を協調する．
新規性
従来の弱教師付き物体検出手法は，物体の正確な位置ではなく，物体を識別しやすい部分を検出していることを指摘．attention機構を追加して注目領域を操作することにより，問題を解決する．
結果
従来の手法と比較して，物体の領域をより良く捉えることができ，精度向上に成功した．
その他（なぜ通ったか？等）
従来手法の問題に対し，分かり易いアプローチによって精度向上に寄与している．
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