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#112
summarized by : Haruhi Shida
どんな論文か？
既存の姿勢推定機が学習したカテゴリへの適用に特化していることを「応用分野への適用の観点から」問題視し，任意のクラスカテゴリも少数のキーポイントサンプルで姿勢推定できることを目的として，姿勢推定問題をキーポイントマッチング問題としてタスク化．Category-Agnostic Pose Estimationと呼ばれる新しいタスクを紹介している．
新規性
本研究では，CAPEタスクの研究を促進させるため最初のCAPEフレームワークであるPOse Matching Network（POMNet）と，最初のデータセットであるMulti-category Pose（MP-100）を提案している．また新たに姿勢推定問題をキーポイントマッチング問題とすることで，既存のタスクが抱えていた「特定のカテゴリしか推定できない」という問題の解決を試みた．
結果
提案されたフレームワーク POMNetはMP-100での5-shot,1-shotの設定で既存の手法を上回るだけでなく，POMNet複数のカテゴリでの評価においても既存の手法を大幅に上回った．(添付写真
その他（なぜ通ったか？等）
- Github
https://github.com/luminxu/Pose-for-Everything.
- Limitation
提案手法はCAPEタスクにおいて既存の手法と比べて大幅に上回るが，稀なカテゴリに対する汎化性能、クラス内の外観変化、自己包含、外観の曖昧さなどの課題がある．
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