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#97
summarized by : Akihiro FUJII
どんな論文か？
ImageNetで自己教師あり学習を行なった後、医療画像でもう一度自己教師あり学習を行うことで、後続の分類タスクん性能が向上したという研究。医療では複数の角度から写真をとることがあるため、それらを同じデータとして扱うMulti-Instance Contrastive Learning を提案した。
新規性
通常行われるImageNetによる自己教師あり学習に加えて、ドメイン特化の自己教師あり学習を行う手法を提案したところ。
結果
皮膚科の画像と、胸部X線画像の分類問題で実験し、提案手法であるImageNet→ドメイン特化のデータセットの自己教師あり学習が有効であることを示した。
その他（なぜ通ったか？等）
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