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#71
summarized by : Shunsuke Nakatsuka
どんな論文か？
Unsupervised な Anomaly Detectionの枠組み．Large Imageに対して，Patchで学習してAnomalyのSegmentationが可能．自然画像で学習したTeacherと工業製品で学習する複数のStudentモデル．
新規性
自然画像パッチで学習したTeacherとLargeな工業製品画像で学習する複数のStudentモデルでTeacher-Student Learningを行う．工業製品画像に対して，自然画像パッチと同じ大きさの受容野で異常度の出力が可能．このとき，FDFEを用いることでSliding Windowなしに工業製品画像と同じ解像度のAnomaly Mapが得られる．
結果
MNISTやCifar10 で従来手法を超える精度．
また教師なしのAnomaly Segmentationを可能とし，Imagenetで学習したTeacherとMVTecで学習したStudentの組み合わせを実験し，全てのカテゴリでSegmetationできた．
その他（なぜ通ったか？等）
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