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#381
summarized by : Ryo Nakamura
どんな論文か？
本研究では，弱教師オブジェクトローカライゼーション(WSOL)を行うために，物体の構造を保存するSPAと呼ばれる二段階のアプローチを提案．まず，物体のアクティベーションマップ(AC)は物体領域で高い値を持っており，背景のマップでは平均的なACを持っている知見を利用してRAMと呼ばれる構造情報の欠落を提言する手法を提案．次に保存した構造を可視化するためにSCGと呼ばれる手法を提案した．
新規性
アクティベーションマップによるWSOLを行うには物体の構造情報が重要であることを明らかにし，それを単純な手法で実現した点．またその効果は非常に大きい．またSPAは従来手法と異なるLossを定義しているのでWSOLにおいて新しい問題定義したことになる．
結果
CUB-200-2011およびILSVRCベンチマークを用いた実験により、提案手法の有効性(IoUの向上)が検証され、従来の手法より大きく性能を向上した．
その他（なぜ通ったか？等）
WSOLにおいて今まで使用していなかった構造情報に注目し，少ない改善で大きな性能向上を実現したため
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