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#536
summarized by : Shunsuke Kogure
どんな論文か？
Action Segmentationのタスクにおいて、教師有りの手法ではフレーム単位のアノテーションという膨大なコストが必要とされる。そこで学習の過程を必要としない教師なしのAction Segmentationの手法TW-FINCHを提案。
新規性
時間的に重み付けされた階層的なクラスタリングアルゴリズムを提案。
時間の進行を考慮して動画を1-nearest neighbor graphで表現することで、意味的にも時間的にも一貫したフレームのクラスタを形成。このグラフ表現によって、隣接するグラフの連結箇所がデータを一定のクラスタに分割することができる。
結果
Action Segmentationでよく使用される5つのデータセット(Breakfast, YTI, 50Salads, MPII, HE)において複数の評価手法においてSoTAを大きく上回った。
その他（なぜ通ったか？等）
https://github.com/ssarfraz/FINCH-Clustering/tree/master/TW-FINCH
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