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#238
summarized by : Shigemichi Matsuzaki
どんな論文か？
セマンティックセグメンテーション(SS)の半教師あり学習．同じ画像から切り取った2つのパッチの重複部分の特徴とそれ以外の特徴をcontrastive learningで学習．
Directional Contrastive learning: 分類の信頼度が低い特徴を高い特徴に近づけるように学習．
新規性
半教師あり学習がコンテキストに過度に依存することで過学習を起こすことを指摘し，提案手法によりそれを改善．
結果
既存の半教師あり学習のSOTA手法を超える精度．
同数のラベル付きデータを使った場合（すべてのデータにラベルがある場合も含む），単純な教師あり学習よりも高い精度を達成．
その他（なぜ通ったか？等）
手法は単純で実装も比較的簡単そう．
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