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#36
summarized by : Akihiro FUJII
どんな論文か？
単一ラベルを複数かつ位置情報つきラベルに変換して学習させる戦略ReLabelを提案。別データセットで学習した強力な分類器のGAP前Conv層の各画素に対して最終FC層を適用することで単一ラベルを複数かつ位置情報つきラベルに変換する。画像認識や物体検知で効果を確認した。
新規性
単独のラベルをもつデータセットを、複数かつ位置情報をもつラベルをもつデータセットに変換する点
結果
Imagenet(画像分類)、MS COCO(物体検知)で効果を確認した・
その他（なぜ通ったか？等）
学習済みモデルを使って、単独ラベルをもつデータセットを複数ラベルに拡張するだけでなく、位置情報による依存性情報も付与したところが貢献点として認められた気がする。
https://github.com/naver-ai/relabel_imagenet
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