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#554
summarized by : Yue Qiu
どんな論文か？
Web dataから学習するための2つの従来問題点：①label noise; ②background noiseを同時に着目し、かつ追加Annotation画像なしで行える学習フレームワークを提案．提案手法はMulti-instance学習をベースにし，画像及びRegion proposalsを同じカテゴリのBagsにGroupingする．Memory moduleによりBagsに重み付けする．
新規性
①Web dataから学習する２つの問題点を同時に取り扱える（Label & Background noise）; ②従来の手法と比べ、学習段階で追加のCleaned画像が必要ない；③新しいモデルの提案：Memory module付きのMulti-instance 学習フレームワーク．
結果
従来広く使われている3つのデータセット：Clothing1M, Food101N, WebVisionにおいてSOTAな精度を達成．
その他（なぜ通ったか？等）
Web dataから学習可能の手法のあたり重要度が高いが，比較的にCVにおいてあまり研究されていないようです．
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