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#353
summarized by : Shuhei M Yoshida
どんな論文か？
指示されたタスクに最も適した物体を検知する task-driven object detection という問題設定について、そのベンチマークを公開、グラフニューラルネットワーク（GNN）に基づく手法を提案。
新規性
(1) 物体検知のベンチマーク MS-COCO に14のタスクに関するラベルを付与し、task driven object detectionのベンチマーク COCO-Tasks を作成して公開
(2) 物体検出器が検出した全ての物体を入力とし、物体の関係性をモデル化して、指示されたタスクに最も有効な物体を出力する、GNNベースの手法を提案
結果
提案手法とともに、ランキング方式や分類方式で入力物体の有効性を判断するベースラインをCOCO-Tasksで評価。物体の関係をモデル化する提案手法が有効であることを確認。
その他（なぜ通ったか？等）
COCO-Tasksは coco-tasks.github.io で公開
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