#306
summarized by : QIU YUE
PQA: Perceptual Question Answering

どんな論文か?

伝統的なパターン認識、perceptual organizationに関しての論文。Symmetryを含めた複数のperceptual organizationの要素を含めたデータセットPQAを提案し、既存のDNN手法を評価した。
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新規性

①概念的に新規性。DNNの流行りにより現在伝統のperceptual organizationの研究が少なくなってきている。この論文で現在のDNNがどれくらいperceptual organizationをできるかを重要視すべきという概念を提案。②提案の概念のための新規のタスクperceptual QAを提案。③このタスクのためのTransformer構造をベースとした手法を提案。

結果

提案のデータセットPQAにおいて、提案のTransformer構造ベースの手法が87.76%の高い精度を得た。Human studyの結果によると、DNNベースの手法の精度が同レベルだが、Humanが少量なデータから回答できることに対し、DNNが大量な学習データが必要。

その他(なぜ通ったか?等)