#206
summarized by : Hirokatsu Kataoka
How Severe Is Benchmark-Sensitivity in Video Self-Supervised Learning?

どんな論文か?

動画認識の事前学習・転移学習において、4つの要素(ドメイン、サンプル、行動ラベル、動画タスク)から調査を行なった論文。9つの自己教師あり学習手法、6つの動画認識タスク、7データセットにおいて500以上の実験からの洞察を記載している。
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新規性

動画認識における自己教師あり学習の有効性を項目ごとに分析したことが新規性である。さらに、実験結果から、サブセットとしてSEVERE-Benchmarkを提案している。

結果

特にドメインシフトが発生している場面や転移学習タスクのサンプルがあまり確保されていない場面においては教師あり学習ほどは有効性が確認されなかった。

その他(なぜ通ったか?等)

GitHub: https://github.com/fmthoker/SEVERE-BENCHMARK