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#332
summarized by : 志田遥飛
どんな論文か？
行動分析のための新しい自己教師あり学習(SSL)手法B-KinDを提案．既存のSSL手法は，動画内に複数のエージェントがいる，メインエージェントに対するアノテーションを必要とするなどの制約があり一般的な動画データに対応していなかった．提案手法では，時空間差異を再構成し，エージェントのキーポイントを推定することで様々な設定の動画データに対応している．
新規性
それまでのSSL手法は動画内に複数エージェントNG，複数エージェント写っているときはメインエージェントに対するバウンディングボックスによるアノテーションが必要などの制約があった．本手法ではキーポイントをアノテーション無しで推定し，行動分析に活用することで様々な状況の動画データに対応している．
結果
下流タスク(behavior classification ，keypoint regression，physics-based modeling)にのいて，推定したキーポイントの性能を実証している．結果としては(1)既存の教師あり手法に匹敵する精度を出した．(2)自己教師あり学習の中でも最先端の性能を出した．
参考までに最新手法との比較結果を添付する．
その他（なぜ通ったか？等）
【Code & Project Website】
https://sites.google.com/view/b-kind
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