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#797
summarized by : Anonymous
どんな論文か？
Deep Convolutional Neural Netowrkによる物体検出は領域の制度ではSoTAを達成しているが、境界の品質には焦点を当てていない。そこで本研究では境界を意識した物体検出であるBASNetを提案する。6つのオープンデータで、領域と境界についてSoTA。
新規性
BASNetはSaliency mapの予測とSaliency mapの精密化を実現するため、Predict ModuleとResidual Refinement Moduleで構成される。まず入力画像をU-NetのようなNNに通しSaliency mapを予測し、その後、GT との残差をRRMで学習する。
結果
6つのオープンデータの他のSoTAである15の手法と比較し優れている。また、BASNetのアーキテクチャはモジュール式となっており、他のタスクに適応させるために容易に拡張が可能。
その他（なぜ通ったか？等）
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