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#314
summarized by : Yue Qiu
どんな論文か？
General-purposeのreusableなConditional Relation Network (CRN)を提案．CRNはRelational transformer構造であり，CRNをStackし，階層的構造により低いレベルから高いレベルのmulti-modalのRelationshipを表せる．VideoQAタスクで提案のCRNの有効性を示した．
新規性
従来広く用いられるAttentionメカニズムではVideoから相関の物体領域を探し出す。それに対して提案のHierarchical-CRNがrelationsのモデリング及び階層化に工夫．
結果
3つのVideoQAデータセット：TGIF-QA，MSVD-QA，MSRVTT-QAで提案のHierarchical-CRNが高い精度を示した．
その他（なぜ通ったか？等）
提案のConditional Relation NetworksがGeneralであり，Stackすることにより高層関係を表せる；また，VideoQAだけではなく，ほかのHierarchical relationshipsに関するタスクにも適応できる．
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