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#256
summarized by : Anonymous
どんな論文か？
群衆を複数の人物グループに分割する人物グループ検出の研究である．アノテーションコストを削減するために自己教師ありでネットワークを学習する．自己教師は社会的な人間関係を手掛かりとして生成する．
新規性
人物グループ検出のために，自己教師あり学習のフレームワークを構築した点が新しい．映像上で人物同士の位置関係を入れ替えると，入れ替えられた人物は周囲の人間関係を無視した不合理な行動をしているように見える．この不合理な行動が発生しないように，人物の位置関係を修正し学習する．
結果
PANDAとJRDB-Groupという2つのデータセットで評価実験を行ったところ，提案手法は全ての既存手法を上回る性能を示した．提案手法の自己教師あり学習フレームワークが効果的であることを確認するために，少量の学習データでも実験している．
その他（なぜ通ったか？等）
GitHub: https://github.com/Jiaoma/SHGD
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