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#724
summarized by : Shunsuke NAKATSUKA
どんな論文か？
タスクは教師なし動画要約．動画と要約された動画の1対1のペアがない状態でvideo setとsummary setから，video => summary のmappingを学習する．ベースモデルはFCSN(Fully Convolutional Sequence Network)．
新規性
video => summary のmappingを学習するのに，GANを用いる．またUnpairedではあるが，FCSNでdecodeされた特徴ベクトルを畳み込み，入力との再構成誤差をLossに加えている．またフレームが多様性を持つためにdiversity lossも加える．
結果
Unsuperviedな動画要約でSoTA．Superviedと比較しても，多少劣るものの遜色ない精度を達成．
その他（なぜ通ったか？等）
ECCV2018で発表されたFCSNの改良版
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