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弱教師付き時系列行動局所化のための全段階疑似ラベル品質向上（Full-Stage Pseudo Label Quality Enhancement for Weakly-supervised Temporal Action Localization）

田中専務

拓海さん、最近部下から動画解析にAIを入れた方がいいと言われて困っています。こういう論文があると聞いたのですが、専門用語だらけでよく分かりません。まず要点を端的に教えていただけますか。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！大丈夫です、まず結論だけお伝えしますと、この論文は「低い注釈コストで動画内の行動区間をより正確に特定するため、疑似ラベルの品質を全工程で改善する方法」を示しています。要点を3つで整理しますよ。

田中専務

では、3つの要点とは何でしょうか。費用対効果の観点で使えるか知りたいです。現場の担当者が扱える範囲ですか。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！まず要点の一つ目は、

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非常に大きなカーネルConvNetsの堅牢性の暗部を明らかにする（Revealing the Dark Secrets of Extremely Large Kernel ConvNets on Robustness） 前の記事 自己解釈型敵対的画像（Self-interpreting Adversarial Images） 次の記事

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