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#361
summarized by : Hiroaki Aizawa
どんな論文か？
人のdense poseを正確に認識することができるようになったが，動物に対してはどうか？ 原理的には，データセットさえあれば同一のアプローチが取れそうだが，自然保護などの応用価値があるにも関わらず，アノテーション収集コストのため現実的ではない．この研究では，チンパンジーのような人と身体的に近い動物で，人のdense pose認識のための知識をチンパンジーへ転移するための方法を提案．
新規性
クラス間の転移のための新たなMulti-head R-CNNの設計し，(1)dense poseを持つCOCOのクラスでteacherモデルを学習，(2)転移先クラスのためのstudentモデルをteacherモデルから出力されるpseudo labelからfine-tuningする，新たな転移方法を提案．また評価のために，チンパンジーのDensePoseデータセットを提供している．
結果
評価のためのチンパンジー用のデータセットで，Segmentation, Detection, DensePoseの性能で評価．またpseudo labelを出力するためのCOCOクラスの組み合わせについても調査．personクラスの知識転移だけでは不十分で，他の動物クラスの知識がこのタスクの達成に重要であることがわかった．
その他（なぜ通ったか？等）
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