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#408
summarized by : Yusuke Kyokawa
どんな論文か？
従来のCNNのような複雑なアーキテクチャを利用せず，CNNの基本的な畳み込み特徴変換プロセスを、モデルアーキテクチャをチューニングせずに改善するSelf-Calibrated Convolutionを提案
新規性
CNNの精度向上のためにアーキテクチャの変更や人手で設計したブロックを用いずに畳み込みフィルタのをより効率的に利用し，より高い表現力を獲得
結果
データセットにはImageNet-1Kを利用．ResNet, ResNeXt,SE-ResNetの3つのモデルに対しSelf-Calibrated Convolutionを組み込み精度実験．どのモデルも1%近く正解率が向上
その他（なぜ通ったか？等）
複雑な構造のモデルを構築せずに畳み込みフィルタの表現力向上のための手法がシンプルだが効果的であることが示されている点
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