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#712
summarized by : 金城 忍
どんな論文か？
入力フレームの特徴量マップを類似度空間に写像し、フレーム間の特徴量の類似度に応じて、任意の粒度で類似度を評価し、それに基づいてフレームを集約することで、計算量を改善する提案
新規性
連続したフレームの特徴量の類似度に基づいて、任意の粒度でフレームを集約することで計算量を改善するという点で新規
結果
3DResNetをベースにMini-Kinetics、Kinetics-{400, 600}及びSomething-Something-V2の評価で、提案手法は既存手法より計算量、精度ともに良い結果を達成する一方で、類似度空間大きさに関しては8次元の場合に、最も良い結果となることを確認した
その他（なぜ通ったか？等）
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