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#227
summarized by : Ryo Nakamura
どんな論文か？
動画異常検知における，最新手法では代替タスクとして再構成タスクを使用されていた．しかし，本研究では，代替タスクが不十分であることを言及し，行動の向き，連続/断続フレームかの予測タスクを増やした自己教師のマルチタスクなフレームワークとYoLoV3とImageNetを事前学習したモデルから生成されたラベル（知識の蒸留）を行うフレームワークを提案している．異常の場合は蒸留過程で予測に不一致が起きる．
新規性
従来は１つの代替タスクによる異常検知だったのだが，本研究では追加で3つの代替タスクを提案している．
結果
3つのベンチマークにおいて，最先端の手法よりも優れた性能を示した．Avenue，ShanghaiTech，UCSD Ped2の3つのベンチマークで最先端の手法を上回る結果を得た．
その他（なぜ通ったか？等）
今での異常検知タスクでは再構成に基づく代替タスクがメインだったのだが，ラベルを人手で与えず行える異常検知の代替タスクを３つ提案し，動画の異常検知で最先端の主砲より精度が良かったからCVPRに採択されたと考える．
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