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#448
summarized by : GOTO Keita
どんな論文か？
動画の時間方向セグメンテーションの従来モデルにBi-linear Poolingを用いる。従来モデルではMax Poolingを採用しているが、fine-grainedな特徴を埋め込むことができない。そこで、画像分類で効果のあったBi-linear Pooling層をデータの平均と分散を用いた形で再定義し導入する。
新規性
従来モデルのMax PoolingをBi-linear Poolingに置き換える。
結果
50 Salads, Georgia Tech Egocentric Activity Datasets, JHU-ISI Gesture and Skill Assessment Working Setで実験し、フレームごとのaccuracy、Edit Score、F1 Scoreを計測。各データセットでMaxPoolingを上回った。
その他（なぜ通ったか？等）
モデルは2016年初出のものをそのまま用いてMax PoolingをBi-linear Poolingに置き換えただけではあるが、それまでの試行錯誤とその結果の従来比較がまとまっている。
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