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#649
summarized by : 金城 忍
どんな論文か？
画像に対してピクセル単位での特徴量をクラスタリングし、同一画像に2種類の測光変換を加えた画像の特徴量とラベルとの一貫性を保持することで変換不変性を維持する一方で、幾何学的変換を与えた特徴量と特徴量に対する幾何学的変換の結果に一貫性を保持することで変換同変性を維持することで、K-meansを利用したSemantic領域分割を実施する提案
新規性
ピクセル毎のクラスタリング結果に対して、変換不変性、同変性を取り入れることで、教師無しでSemantic領域分割を実施するという点で新規
結果
ImageNetで事前学習したResNet-18ベースのFPNを使用したCOCO、Cityscapesでの評価では、提案手法が既存手法より精度、mIoU値で良い結果を達成した
その他（なぜ通ったか？等）
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