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#534
summarized by : Shintaro Yamamoto
どんな論文か？
タスク間の関係性を考慮した学習方法を提案．コンピュータビジョンの異なるタスク同士は似たような特徴を利用するなど，共通する点が存在する．そこで，depthを微分するとnormalになるなど，異なるタスク同士の関係性を学習するロスを追加する．
新規性
タスク毎のlossに加えて，タスク同士の関係性を学習するconsistency lossを導入．タスク毎にネットワークを構築し，depthと法線の関係などをconsistency lossにより学習．Consistency lossにはラベルが不要であるという利点がある．
結果
Consistency lossを導入することで，各タスクを単独で学習するよりも性能が良くなることを確認した．
その他（なぜ通ったか？等）
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