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#588
summarized by : Atsuki Osanai
どんな論文か？
高コストなvideoへのラベル付与なしに，video instance segmentation trackingを学習する手法の提案．instance毎の特徴を獲得するための損失，過剰なinstance統合を防ぐための正則化を静止画の学習に適用．さらにvideoに対してはトラッキングにcycle consistencyを課してsemi-supervisedに学習させる．
新規性
・静止画での学習時点でトラッキングに有効な特徴獲得を実現する手法を提案した点
・unlabeledなvideoを学習に用いる手法の提案
・testデータへのドメイン適合までもunlabeled videoで実現した点
結果
YouTube-VISでのsegmentation trackingでSOTA．Pose TrackingタスクであるPoseTrack2018でもSOTA．
その他（なぜ通ったか？等）
アノテーションコストの高いトラッキングの中でもinstance segmentationに対してリーズナブルな解法を与えた点で貢献度が高い．
project page[https://oasisyang.github.io/projects/semi-track/index.html]
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