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#457
summarized by : 金城 忍
どんな論文か？
連続するフレーム間の違いを取り、その大きさに基づいて学習可能なゲートを通してアクティベーションすることで、スパースなフレームを適切に避け精度に影響を与えるフレームのみを処理する手法の提案
新規性
フレーム間の残差に基づいて最終的に得られる特徴量マップを、一つ前のそれを使うかどうか判断し、映像処理において計算量を改善する提案
結果
UA-DETRAC+EfficientDetでの物体検知では、提案手法を適応した場合に計算量の改善が確認され、JHMDB+HRNetでの姿勢推定の評価では、+提案手法で計算量、精度 (平均) で適応した場合に良い結果をとなる一方で、ゲートで単純にノルムを取るよりGumbel Softmaxを適応した場合により計算量が改善されることを確認した
その他（なぜ通ったか？等）
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