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#476
summarized by : takumuikeya
どんな論文か？
大規模な物体検出タスクにおいて，物体同士の空間的な関係や意味的な関係の符号化は主要な課題となっている．そこで本研究では大規模な物体検出モデルのための新たなネットワークとして空間的かつ意味的な関係を学習可能なSGRNを提案する。
新規性
従来の研究ではクラス間の関係をhandcraftedな言語学の知識を用いたグラフ構築や空間的な関係のグラフを学習により構築する研究がなされているが言語における関係と視覚的な関係で意味的なギャップが存在する．そこでこの研究では各物体を推論するために重要な意味的および空間的関係を適応的に発見および任意の検出手法に容易に挿入可能なネットワークとしてSGRNを提案した．
結果
visual genomデータセットにおいてmAPが32%，ADE20KにおいてmAPが28%改善した．
その他（なぜ通ったか？等）
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