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#747
summarized by : QIU YUE
どんな論文か？
Visual Object Tracking（VOT）タスクのための新たなUnsupervisedな手法を提案．Siamese trackersを代表とした既存のVOT手法が大量なLabeled video trackingのデータが必要であり，LabeledなVOTデータセットの作成に膨大なラベリングコストがかかる．以上の問題を対応するために、新たなUnsupervisedなVOT手法を提案．
新規性
①既存のSOTAなVOT手法が主にSupervisedであり，提案のPUL手法がUnsupervisedであり、応用場面が広く，ラベリングのコストを大幅に削減できる．②手法的新規性．提案のPUL手法が背景と前景を分離し処理を行っている．具体的に、背景と前景の分離にContrastive Learningを導入した手法BDを提案．更にBDをベースに前景のTemporal情報の疎な対応も行っている．
結果
提案のPUL手法が，online fine-tuningとadaptationを使わずに、UnsupervisedのリアルタイムのSiamese trackersを用いてSOTAなVisual Object Tracking性能を達成した．
その他（なぜ通ったか？等）
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