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#216
summarized by : Akihiro FUJII
どんな論文か？
動画において、細かい動作を分類するFine-grained行動検知において、Transformerを使ったモデルTQNを提案。DETRのようにクエリを使って各動作を特定する戦略をとる。3つのFine-grained行動検知データセットにおいて、SotA性能を達成
新規性
Transformerを使った機構を提案。DETRのようにクエリを使って各動作を特定する戦略をとる。DETRと異なる点としては、各クエリそれぞれ動作的な意味を含んでいるところ。また、全ビデオを使わず、一部のフレームのみを使お、学習済みConv3Dで取得した特徴量で学習を行うStochastically updated feature bankを提案。
結果
細かい動作を分類するFine-grained行動検知データセットであるGym99, Gym288, Diving48-V2でSotA性能を達成
その他（なぜ通ったか？等）
https://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/research/tqn/
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