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#100
summarized by : SohOhara
どんな論文か？
階層型の知識グラフを元にしたPersonalized Modular Networkを使って画像のクラス分類やセグメンテーションタスクを解いてみた。それぞれのグラフの階層に対応したネットワークを使っていくことで説明可能な推論を行うことが可能となった。
新規性
人が視覚で行う推論の流れをModular Networkと知識グラフとの対応関係を作っていくことで実装したというところ。
結果
セグメンテーション
- COCO-Stuff
- PASCAL-Context
- ADE20k
においてはSOTAを達成。
クラス分類
- CIFAR-10
- CIFAR-100
ではResNet101、ResNet-32およびBlockDropよりも良い成績を残した。
その他（なぜ通ったか？等）
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