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#95
summarized by : Komiki Maruyama
どんな論文か？
Temporal Activity Localization(TAL)をより挑戦的にした問題設定．この論文ではMinimum Effort Temporal Activity Localization(METAL)と呼ぶ．学習時にないラベルのアクションをそのラベルの付いたトリミングされた動画を基にトリミングされていない動画からそのアクションの区間を検出するというもの．
新規性
問題設定が新しい．完全な教師ありのTALのFew-shot学習は存在するが．弱教師ありのTALのFew-shot学習は他にない．Relation network[Sung+, CVPR2018]に基づいたSimilarity Pyramid Network(SPN)を提案．トリミングされた動画特徴とトリミングされていない動画特徴を様々な時間解像度で類似度を計算する．
結果
ActivityNet1.2，THUMOS14を METAL問題用に設定して評価．既存の完全な教師ありFew-shot学習のTALモデルと比較を行い，どちらのデータセットでもそれらのモデルよりも高い性能を示した．
その他（なぜ通ったか？等）
新しい問題設定で，既存の教師ありモデルよりも高い性能であった点．
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