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機械学習ではデータセットが必要だが,新しいデータセットの作成は高コストであるという問題がある.特にコストが高いと考えられる動画のデータセットのうち,人の動作に関するデータセットを既存の動画データセットから作成できる手法が提案されている.この手法は動作の種類のみを単一ラベルで指定しているため,複数ラベルがついた動画に対して適用すると,全てのラベルの組み合わせに対して動画データを用意する必要がある.この問題点を解決するため,複数のラベルをネットワークの入力にすることで,ラベルごとの意味を分離して学習する.全てのラベルの組み合わせに対応するデータセットを用意しなくても,データセットにないラベルの組み合わせに対応する動画を生成可能となることが期待される.
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