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#91
summarized by : Yue Qiu
どんな論文か？
Compositional VQAのためのTiered attention networkを提案した．提案のTiered reasoning手法が質問に応じて動的にobject level候補を選択し，それにより有効的にCandidate objectsからロバストなペアワイズ関係を構築できる．
新規性
提案のネットワークは複数のTRR unitsから構成し，TRR unitごとにroot attentionモジュール（物体レベルの重要度を決める）、root to leaf attention parsing module （候補物体を決める）、leaf attention （Relationレベルの重要度を決める）とMessage passingモジュール (すべての情報を整合)．
結果
①既存のVisual Reasoningモジュールと匹敵するレベルのReasoning能力を持ちながら，計算コストが従来のモデルより小さい；②GQAデータセットでSOTAを達成；③CLEVR (追加のprogram supervisionを用いていない)、VQAv2で高い精度を達成．
その他（なぜ通ったか？等）
①リアル画像VQAデータセットとSimulationVQAデータセットの両方で同時に良い精度を得られた；②性能とRuntime両方優れている．
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