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#422
summarized by : Masaki Taniguchi
どんな論文か？
本論文ではTemporal Action Segmentation（長時間映像中の各フレーム内における行動を予測するタスク）を扱うモデルと損失関数を提案し、3つのベンチマークでSOTAを記録した。モデルとしては各ステージにTCNを用いたマルチステージの分類器を、損失関数としては交差エントロピーとしきい値付きの連続フレーム間KL情報量との加重和を提案した。
新規性
既存手法でよく使われるtemporal poolingではなくdelated convoluitionを用いた。
また、提案した損失関数は交差エントロピーだけを用いるよりもover-segmentation（ここでは過剰に細かい時間間隔で予測してしまうこと）を抑制できる。
結果
3つのベンチマークにおいて既存手法よりも大きくスコアを更新し、SOTAを達成している。
その他（なぜ通ったか？等）
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