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#212
summarized by : cfiken
どんな論文か？
画像全体での各 region 間の Relational Reasoning を行うアプローチを提案、その1例として weighted pooling, weighted broadcasting, graph convolution などを組み合わせたGloRe unit を導入した。ResNet などの基本的な CNN モデルと組み合わせて使うことができ、多くのタスクで既存性能を改善した。
新規性
- Global な Relational Reasoning を得るために、一度画像から interaction の空間に写像し、そこで reasoning を得てから元の画像に戻すアプローチは初の試み。
- 具体例として、軽く最適化もしやすい GloRe unit を提案した。
結果
Image Classification に ImageNet, segmentation に Cityscapes など、2D, 3D など多くのタスクの既存モデルに GloRe unit を取り入れることで、オリジナルモデルや NonLocal を取り入れたモデルよりも性能の向上が見られた。
その他（なぜ通ったか？等）
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