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#707
summarized by : pacifinapacific
どんな論文か？
self supervisedでDense Tracking (フレーム間のピクセル対応付け)を精度良く行う手法を提案した。
新規性
従来研究ではピクセル間の類似度を計算する際、reference frame、target frameの特徴map同士の内積をとることで計算していた。しかし特徴map全体を一括で扱うのは多くのメモリが必要で高解像度での適用が難しい。本手法ではtarget frame特徴mapの"一点"がreference frameのどこに対応しているかを動的に計算することでその課題を解決した
結果
同タスクの論文の中でSOTAを達成した。またself supervide手法にもかかわらず、supervised手法と比較できるレベルの性能になった
その他（なぜ通ったか？等）
性能でSOTAを達成した以外に学習時間が6時間程度と最短。またself superviesedのボトルネックに関してbest practiceを検証している
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