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#788
summarized by : Takeru Suda
どんな論文か？
ビデオにおけるセマンティックセグメンテーションの精度を向上させるためにビデオのフレーム間のフレームとラベルを予測することでトレーニングデータを増やす方法を提案した。
新規性
フレーム間のデータを増やすために、既存のビデオフレーム予測モデルを用い、またラベルの境界付近のノイズを緩和する手法を提案した。
結果
mIoUs、Cityscapes、CamVid、KITTIの4つのデータセットで効果と手法の妥当性を示した。
その他（なぜ通ったか？等）
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