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#62
summarized by : 日坂 幸次
どんな論文か？
本論文では，計算効率の向上を目的として，ビデオ認識における空間的冗長性を検討する．
動画像の各フレームにおいて最も情報量の多い領域は、通常、小さな画像パッチであり、フレーム間で滑らかに移動することが観察される。
新規性
そこで本研究では，パッチの定位問題を逐次的な決定タスクとしてモデル化し，強化学習に基づく効率的な空間適応型ビデオ認識手法（AdaFocus）を提案する．
具体的には、まず、ビデオシーケンス全体を高速に処理するために、軽量のConvNetを採用し、その特徴をリカレントポリシーネットワークで使用して、最もタスクに関連する領域をローカライズします。
結果
ActivityNet, FCVID, MiniKineticsという5つのベンチマークデータセットを用いた大規模な実験。Something-Something V1&V2の5つのベンチマークデータを用いた大規模な実験により，我々の手法が競合するベースラインよりも大幅に効率的であることが実証された．
その他（なぜ通ったか？等）
https://github.com/blackfeather-wang/AdaFocus
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