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#393
summarized by : 志田遥飛
どんな論文か？
この露文は異常検知における，自己教師あり手法を用いた新しいアーキテクチャを提案． 具体的には，SSPCAB(マスクされた畳み込み層と，チャンネルへのアテンションモジュールから構成される畳み込み受容野のマスクされた領域を予測)を提案し，自己教師あり予測畳みこみブロックを導入して異常検知を行うことを提案した．SSPCABを組み込むことで，複数のモデルやベンチマークの性能が向上している．
新規性
自己教師あり予測畳み込みブロックを導入して異常検知を行うことを提案した点．マスクがかけられた情報を再構築する機能をニューラルネットブロックとして導入し，(1)入力だけでなく，どの層でも情報をマスクできる．(2)幅広いニューラルアーキテクチャへの導入を可能にした．先行手法の「入力にしかマスクをかけられない」，「アーキテクチャへの導入が困難」という欠点を克服することに成功している．
結果
本研究では，SSPCABの異常検知への有用性を示すために「複数の画像・映像データの異常検出手法に組み込み，性能がどのくらい向上するのか?」を検証した．結果は添付した画像の通り．
その他（なぜ通ったか？等）
【Githubへのリンク】
https://github.com/ristea/sspcab.
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