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#145
summarized by : 金城 忍
どんな論文か？
特徴量抽出器のグローバルプーリングを取り除き全結合層を1x1の畳み込みに変更して、そこから得られた特徴量マップを利用してピクセルレベルで対称学習をする提案
新規性
ピクセルレベルの推論を必要とするタスクを対象にした対称学習の手法としては新規
結果
COCO、ImageNetで事前学習したモデルに対するファインチューニングにおいて、PASCAL VOCでの物体検出、COCOでの物体検出及びセグメンテーションで、教師あり学習、MoCo-v2より良い性能を達成
その他（なぜ通ったか？等）
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