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#648
summarized by : Shunsuke Nakatsuka
どんな論文か？
segmentation labelがなく，classification labelしかない状態でsegmentationを行うWeakly Supervised Semantic Segmentation．
新規性
CAMを拡張したSegmetation手法で，モデル構造はSiamese型．片方には原画像・もう一方にはアフィン変換した画像を入力して出力されるCAMの一貫性や各ピクセルの相関（self-attenion）を考慮して，CAMをrefineする．
結果
OHEM: online hard example miningやCRF: conditional random fieldを導入しなくも，PascalVOCでmIoU: 55.08%
その他（なぜ通ったか？等）
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