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#391
summarized by : Yue Qiu
どんな論文か？
Scene Graph GenerationのためのWeakly supervised手法を提案(BBOX annotationがいらない)．提案手法はまずEntityとpredicateを分けて認識を行い，DynamicでAttention-basedなIterativeなフレームワークによりノード及びノード間の関係を段階で予測する．また，Graph alignmentアルゴリズムを提案した．
新規性
①提案手法はBBox annotationなしで行える；②ExhaustiveなObject proposal pairs間の関係探索を行わないため，Runtimeが速い；③任意数のEntitiesから，よりFlexibleなGraphsを生成できる．
結果
提案のVSPNetが他のWeakly supervised手法と比べ高い精度を得られた．同時に，従来の手法より数倍速く行える．
その他（なぜ通ったか？等）
Scene GraphのAnnotationコストが高くて，この研究では物体領域ごとにLabel情報がなくても行えるVisual Semantic Parsing手法を提案．
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