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#593
summarized by : Anonymous
どんな論文か？
Multi-scaleを保ちながらGraph ReasoningによりGlobalContextを収集する手法。
特徴pyramidの各特徴に対してそのままGraph Reasoningすることで詳細なLong RangeなContextから
よりglobalな依存性をとらえた特徴pyramidを生成する。
新規性
計算量をH^2W^2に抑えながら特徴マップに対して直接Graph Reasoingを実現。
内部の空間構造をとらえるためにImproved laplacia matrixを提案（実際は特徴マップの内積により隣接行列を作成しているだけ）。
結果
PASCAL Context, PASCAL VOC, Cityscapes, COCO Stuffで実験SOTAにはならなかったものの計算量とメモリコストにおいてアドバンテージをもつ結果となった。
その他（なぜ通ったか？等）
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