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#117
summarized by : junk
どんな論文か？
半教師学習のラベリングの際に確証バイアスを発生させる紛らわしいサンプルに対して、仮想カテゴリを割り当て、具体的なラベルがなくても安全にモデル最適化が行える手法(仮想カテゴリ学習)を提案する論文
新規性
紛らわしいサンプルを破棄するのではなく仮想カテゴリとして疑似カテゴリラベルに追加して学習に貢献させる。
結果
ラベル比率の少ない(10%以下)のMS COCO と Pascal のデータセットで半教師学習の他のモデル(soft teacher/humble teacher)と比較して、高いmAPを記録した。
その他（なぜ通ったか？等）
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