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#67
summarized by : Shun.ishizaka
どんな論文か？
映像に対してsegmentationのannotationを付ける際の効率化を図った論文．segmentationを2つのstepに分解(1.物体をtrackingするannotation, 2.走り書きのような感じでmaskをつけるannotation)．つまりbboxをつけて，そこに対してsegmentationをつける，この作業を半自動化する方針．
新規性
annotator側がやることとしては，1.一部のkeyframeだけ，tracking内容を修正すること 2: 一部のframeに対して走り書きでsegmentationをすること この2点のみで従来手法よりも良いJ&Fを出した．
結果
box trackごとに9.14クリック，4 frameの走り書きanntationだけで，DAVIS2017上で88.92%のJ&F．これはIPN(対話型のsegmentation手法，ICCV2019)よりスコアが4%高い．
その他（なぜ通ったか？等）
DAVIS2017,MOTS-KITTI,EPIC-Kitchenに対してannotationをつけたサンプルがproject pageで公開されている．EPIC-KITCHENの例だと100 frameに対し平均67.1秒でannotationが付けられるらしい．project page → http://www.cs.toronto.edu/~linghuan/scribblebox/
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