- …
- …
#720
summarized by : siida
どんな論文か？
Visual Query Answering（原文ママ）において、end-to-endなアプローチとは異なる手法を提案する。
新規性
先行研究ではDNNを用いた手法が支配的だが、本論文ではDNNの代わりに以下のようなグラフを用いる, (1)Naive Bayseによって人の役割を推論するinference graph, (2) 自然言語と画像から生成されるentity-attribute graph
結果
提案手法はDNNを用いた手法（LSTM+CNN[Antol+, ICCV-2015]）よりも優れたAccyracyを挙げた。
その他（なぜ通ったか？等）
VQAでDNNを用いない手法を使ってLSTM+CNNのモデルよりも優れた成果を挙げたことが重要である。ただし本文中のVisual Query AnsweringはVisual Question Answering(VQA)のことかと思われ、そうであるならVQAの比較対象が少々古すぎるところが気になる
- …
- …