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#451
summarized by : Yue Qiu
どんな論文か？
Image captioningタスクのためのMeshed Transformer with Memory構造を提案．2つの方面から従来のTransformer構造を改善：①Multi-levelのEncoder構造を用い，画像領域間のマルチレベルの関連関係を学習可能にした．②Mesh-like構造のDecoderを提案し，low-からhigh-レベルの特徴をEncoderにより探索可能に．
新規性
①従来のDecoderがSingle入力を取り扱い、提案のMesh-like構造はGateによりコントロールされたMulti-levelの入力をEncoderに入力する．②画像側もMulti-levelの特徴量を使用し、Image captioningにおいてMulti-levelの特徴表示の重要性を示した．
結果
①提案構造がMSCOCOデータセットで従来のFully-attentive構造より性能が優位、"Karpathy" test setにおいてLeader boardの一位を占める．②Image captioningだけではなく，学習セットに含まれていないCaptioningタスクにおいてnocapsデータセットで有用性を示した．
その他（なぜ通ったか？等）
①性能が良かった．Leader boardの首位；②Fully-attentive系の手法の網羅的比較実験を行った．
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