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#596
summarized by : Takehiko Ohkawa
どんな論文か？
Semantic segmentation, human pose estimation and action recognitionのタスクで条件付き確率場(CRF)が利用されるが，推論の計算やポテンシャルの設計が困難であった．そこで，強化学習を利用し，CRFによるsemantic segmentationのヒューリスティックの獲得を試みた．
新規性
提案手法ではノードやポテンシャルのオーダーの増加に対して柔軟なエネルギー関数を設計した．
結果
Pascal VOCとMOTSデータセットで提案手法を検証した．
その他（なぜ通ったか？等）
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