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#94
summarized by : Shunsuke Yoshizawa
どんな論文か？
Segmentationにおいて、複数種類のラベルを個別に学習するContinuous learningを適用する時に問題となるcatastrophic forgettingへの対応手法を提案した論文。
新規性
過去の計算モデル及びラベル情報を引き継ぐために、(1)Local poolingによる過去と現在のモデルの特徴抽出の比較及び、(2)過去のモデルを用いて疑似ラベルを生成し、現在のモデルの学習に使用した点。
結果
SoTAであるMiBの手法を上回る結果が得られた。特にラベルの種類が増えるとその効果が顕著に現れた。
その他（なぜ通ったか？等）
例えばCT画像において、膵臓がんのみ/肝臓がんのみのsegmentationが行われた2種類のDataSetを統合して学習したい時にこの手法は有用だろう。一方で完全に個別に学習しないような状況下についても別途検討する必要があるように感じた。
github:https://github.com/arthurdouillard/CVPR2021_PLOP
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