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#289
summarized by : Hiroaki Aizawa
どんな論文か？
jigsaw puzzleは画像を格子で区切り，シャッフルされた格子の順列を答えるself-supervised learningのpretext taskの一つである．しかし，順列のパターン数による学習パラメータの増加により複雑な対象になるにつれoverfittingが避けられない問題があった．この研究では，任意の格子サイズと次元数のjigsaw puzzleを設計しこの問題を解決した．
新規性
順列を出力するこれまでのclassifierの代わりに，unaryとbinary weak spatial cueのを使ったiterativeな最適化問題に置き換える．unaryは絶対位置を，binaryはpatch間の相対位置を扱う．
結果
ImageNetでの学習と評価，ImageNet→PASCAL VOC2007でのクラス分類と物体検出タスクにおける転移能力の評価，medical dataによる3D dataへの適用行い，高精度な結果を達成することを確認．
その他（なぜ通ったか？等）
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