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#406
summarized by : Katsuyuki Nakamura
どんな論文か?
一人称視点映像におけるハンドセグメンテーションはUseen環境において性能が低下する。この課題に対して、手形状やモデルの不確定性などの事前知識をベイズ論的に活用し、教師無しでドメイン適合するという試み。
新規性
モデル不確定性を活用してセグメンテーションマスクを擬似生成、生成した擬似マスクでBayesian CNNを更新(自己教師あり学習)、ラベルなしで新規ドメインに適合する点。
結果
EGTEAデータセットで学習したモデルを、5種類のEgocentricデータセットに適合し、効果を確認
その他(なぜ通ったか?等)
汎用的な原理であり、Egocentric vision以外への応用も期待できそう。
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