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#444
summarized by : Kensho Hara
どんな論文か？
ある動画に対してフレーム単位で行動ラベルを付与するAction Segmentationの学習を，動画中に出現する行動のSet（出現回数や順番は不明）が与えられるという弱教師 (Set-supervised) で学習する手法を提案．従来のSet-supervisedではHMMを使って各フレームの行動スコアを推定していたがHMMと識別器は別々に学習されていたので，本研究では両者を同時に最適化．
新規性
1. Set Constrained Viterbi (SCV) というSet中の行動がすべて確実に出現するように各フレームに行動ラベルを付与する新しいアルゴリズムを提案．2. フレームの特徴表現が同じクラスものは近くなるようにするための正則化を提案．
結果
Breakfast, MPII Cooking2, Hollywood Extendedで実験し，従来のSet-supervisedと比較して大きく性能を改善．
その他（なぜ通ったか？等）
Set-supervisedという問題設定が現実的にどういうときに使えるのかちょっとわかりにくい．動画見て出現したクラスのSetを作るなら順番とか出現回数は簡単に記録できる気もするし，そうしないとSetすら作れない気もする．
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