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#530
summarized by : QIUYUE
どんな論文か？
Visual Reasoningタスクに用いられる新たなデータセットRAVENの提案（RPMベースでvision, structural, relational, analogical reasoningなどの能力を評価）．また，Dynamic Residual Tree (DRT)モジュール(木構造な計算グラフで計算を行える)を提案し，従来手法にDRTを取り入れることで大きな性能向上を得られる．
新規性
提案のRAVENデータセットにvisionとreasoning間のセマンティックstructure representationがアノテーション付けられた．これによりStructure representation上のreasoning能力の評価ができる．
結果
RAVENデータセットにおいて，提案のDRT構造を用いて，ResNetベースな手法の精度を53.43%から59.56%まで向上させた．(vs Human精度84.41%)
その他（なぜ通ったか？等）
提案のデータセットは今までのVisual Reasoningデータセットで評価しにくいStructure的なanalogical reasoning能力を評価できる．Humanの精度と現状のモデルの精度に大きなギャップも存在し，将来的なVisual Reasoningを評価する上で重要なデータセットとして用いられる．
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