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#67
summarized by : Shunsuke Yoshizawa
どんな論文か？
classificationのラベルのみが与えられたデータセットからsegmentationを予測するweakly-supervised learningはラベリングにかかるコストが低い一方、特徴的な領域(salient region)以外の領域のsegmentation精度が課題となっていた。
新規性
以下3点の改良によって背景領域のセグメンテーション精度を改善した点。
(1)classificationのネットワーク中にGlobal Reasoningモジュールを追加することで背景領域の検出補助
(2)OA-CAMとCAMという2種類のattention mapを使用することで背景領域の抽出の補助
(3)NSMRモジュールの導入による疑似ラベルの作成
結果
従来の手法を上回る結果を得ることができた。
その他（なぜ通ったか？等）
https://github.com/NUST-Machine-Intelligence-Laboratory/nsrom
SoTAを上回ったことが大きな要因か。
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