#651
summarized by : Kai Watabe
From Synthetic to Real: Unsupervised Domain Adaptation for Animal Pose Estimation

どんな論文か?

動物に対するポーズ推定ではあまりデータセットが存在しない。なので、収集が容易な合成データに対して疑似ラベル付与する。しかし、疑似ラベルではノイズやドメインシフトなどの問題が挙げられる。そこで、初期の学習では合成データを利用し、学習が終了したモデルで実画像に対して疑似ラベル(ポーズ)を付与する。さらに学習。疑似ラベルを逐次的に更新すことで上記の問題を解決。
placeholder

新規性

動物のポーズ推定が注目されているの中で、データセット問題に対して疑似ラベルで解決しているところ。

結果

TigDog、VisDAデータセットにおいてSoTAを達成し、未知の動物カテゴリに対しても対処できることを実証した

その他(なぜ通ったか?等)