#406
summarized by : Katsuyuki Nakamura
Generalizing Hand Segmentation in Egocentric Videos With Uncertainty-Guided Model Adaptation

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。
placeholder

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。