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#284
summarized by : Ryota Hashiguchi
どんな論文か？
ノイズのあるアノテーションのもとでのセマンティックセグメンテーションの学習．ネットワークは早期段階できれいな（正確な）ラベルを学習し，最終的にノイズが乗ったラベルを学習するという性質を利用して，早期学習が終わったらラベル補正をさせ学習する方法を提案．
新規性
分類タスクと異なり，アノテーションはピクセル単位で付与されており，セマンティッククラスに偏りがあるため，早めに修正をかけるとアノテーションの品質が落ちてしまい，タイミングを決めるのが難しい．そこで指数パラメトリックモデルを導入しアノテーション修正のタイミングの定式化を行った．
結果
アノテーションエラーが起きやすい医療画像によるセグメンテーションにおいて，SegTHORデータセットで最先端手法を凌駕する精度を達成した．また，PASCAL VOC 2012においても最先端手法を上回る結果を得た．
その他（なぜ通ったか？等）
https://github.com/Kangningthu/ADELE
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