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#528
summarized by : QIU YUE
どんな論文か？
Behavior Analysisのためのアノテーションサンプル効率性を高められる新たな手法TREBAを提案。既存のBehavior AnalysisタスクではAnnotation コストが高い問題点がある。この研究でAnnotation のSample Efficiencyを高められる手法を提案（Self-supervised学習とExpert-defined programsを結合させた）。
新規性
①Behavior Analysisという分野がCVの視野から見ると研究が少ないかつ難しいところがある。②この研究でExpert-defined programsとSelf-supervisionを結合した、よりAnnotation Sample efficencyを高められる手法を提案。③提案の手法があらゆるBehavior Analysisにおいての有効性が想定できる。
結果
①Behavior neuroscienceの2つのDomain （MiceとFruit Flies）でExpert-defined programsの数のTrade-offを分析する実験を行った。実験結果により、Expert-defined programsをアノテーションする場合のAnnotation Sample efficencyが高い傾向になった。
その他（なぜ通ったか？等）
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