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#286
summarized by : Anonymous
どんな論文か？
Class activation map(CAM)の物体位置全体ではなく、最も識別性の高い部分のみを捕らえり問題を解決するために，論文では，BagCAMsと呼ばれるプラグアンドプレイ機構を開発し，ベースライン構造を改良したり再トレーニングすることなく，十分にトレーニングされた分類器を局所化タスクに適用できるようにした．
新規性
問題を解決するたに，BagCAMを提案し，CAMの問題を解決した点．
結果
提案するBagCAMsはベースライン手法の性能を大幅に向上させ、3つのWSOLベンチマークにおいて最先端の性能を達成することが示された．
提案するBagCAMは定レイヤーでのCAMでも
その他（なぜ通ったか？等）
CAMの機構をアンサンプル化するシンプルな方法でSOTAを達成し，低レイヤーの可視化も定性的にわかるレベルでCAMの精度が向上していた点
GitHub:https://github.com/zh460045050/BagCAMs
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