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#1
summarized by : QIU YUE
どんな論文か？
Transformerを使った新たなVideo Scene Graph手法の提案。このタスクが2020年にAction Genomeデータセットにより初めて検討され、既存手法が1枚画像をベースとする物が多い；提案のSTTranがTransformer構造を導入し、1枚の画像内部の各物体・フレーム間の各物体間の関係を同時に考慮することにより、agデータセットに新たなSOTAを達成。
新規性
①Transformer構造を速い段階でVideo Scene Graphタスクに導入した；②Video Scene Graphの既存研究が少ない；③Without Graph ConstraintとWithの両方だけではなく、Semi-Graph Constraint評価指標を提案。
結果
①Video Scene GraphのデータセットAction GenomeにおいてSOTAな精度を達成した；②Transformer Encoder-Decoder構造から構成され、全体的構造がより理解しやすい。
その他（なぜ通ったか？等）
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