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#835
summarized by : Yukitaka Tsuchiya
どんな論文か？
学習時のアノテーションにノイズがある場合でも，semantic boundary (物体の境界線)の予測が可能となる手法(STEAL)の提案．
新規性
あらゆるEnd-to-Endのエッジ検出器と共に使用できる簡単な新しい層と損失を提案した．
結果
F-measure(MF)とAverage Precision(AP)で評価を行った．既存手法のCASENetでMFを4%以上，APで18.61%向上した．
その他（なぜ通ったか？等）
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