From fce4696db94608ae5505f8eec40a752232cc659b Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: sanshin5050 <ichiki.kazuki@gmail.com>
Date: Wed, 11 Jul 2018 09:32:28 +0900
Subject: [PATCH] #9 Revisiting Dilated Convolution: A Simple Approach for
 Weakly- and SemiSupervised Semantic Segmentation

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 Dilated_Conv_for_Weakly-supervised_Seg.md | 38 +++++++++++++++++++++++
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 create mode 100644 Dilated_Conv_for_Weakly-supervised_Seg.md

diff --git a/Dilated_Conv_for_Weakly-supervised_Seg.md b/Dilated_Conv_for_Weakly-supervised_Seg.md
new file mode 100644
index 0000000..190fdac
--- /dev/null
+++ b/Dilated_Conv_for_Weakly-supervised_Seg.md
@@ -0,0 +1,38 @@
+# [Revisiting Dilated Convolution: A Simple Approach for Weakly- and SemiSupervised Semantic Segmentation](http://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2018/papers/Wei_Revisiting_Dilated_Convolution_CVPR_2018_paper.pdf)
+
+# Category  
+Semantic Segmentation
+Weakly-supervised Segmentation
+
+# Context
+
+#### Weakly-supervised Segmentation
+少ないアノテーションでSegmentationができるようにという動機。
+mage-levelアノテーションから学習  
+Coarse-level アノテーションから学習  
+という２レベルあるっぽい。
+
+
+#### この研究の背景  
+Segmentationの分野においては、まだ、supervised > weakly supervised   
+これは、image-levelからでは質の良い密な物体のlocalization mapを作り出せないというのに原因がある  
+これを解消するために、Dilated Convolutionをうまく使う。
+
+
+# Correctness
+SOTA出してるらしいしすごそう
+
+# Contribution
+
+異なるDilated rateを用いることで  
+①Convolutionのカーネルサイズを効率的に大きくできる  
+②区別できている輪郭情報を区別できていない物体の領域へと転移活用でき、区別手出来ていない物体領域をlocalization mapに反映させることができる。  
+
+異なるdilated rateを用いたCNNブロックでSOTA以上を達成
+
+# Clarity
+まあまあ
+
+# Comment
+Dilated Convたびたび現れるので論文読んで実装理解して使いこなせるようにしたい。  
+weakly-supervised segも一つくらい有名なの実装するか、動かすかしてどんなのか見てみたい。