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#760
summarized by : 金城 忍
どんな論文か？
特徴量マップ毎の空間方向での平均に対するチャネル毎の平均とそれから得られた標準偏差を使用して正規化された空間方向の平均値を入力とするガウス関数からの出力を画像に与える一方で、分布の標準偏差を学習可能なパラメータで適応的に学習することで、チャンネルアテンションブロックのパラメータ数を削減する提案
新規性
入力から得られた正規化された統計情報に対して前提仮説を満たすガウス関数を利用しかつ、その標準偏差を適応的に調整することで、チャンネルアテンションブロックのパラメータ数を調整するという点で新規
結果
ImageNet及び、COCOを使用した分類及び、物体検知、領域分割の評価で、それぞれ提案手法が既存手法より少ないパラメータ数で、良い結果を達成した
その他（なぜ通ったか？等）
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