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#754
summarized by : QIUYUE
どんな論文か？
現在のVQA手法はセマンティック的に似た質問から異なる回答をする問題点がある．このような不一致性の度合いを評価できるVQA-Rephrasingsデータセットを提案．また，model-agnosticなVQAフレームワークを提案(cycle-consistencyをVQAに導入)，それにより従来のVQA手法のロバスト性を大幅に向上できる．
新規性
VQAのロバスト性上の大きな問題点：“似た質問に対して違う回答を出す”を評価できるデータセットVQA-Rephrasingsの提案．Cycle-consistencyをVQAモデルに導入することで，VQA-Rephrasingsデータセットだけではなく，従来のデータセットにもSOTAな精度を達成．
結果
従来のVQA手法：MUTAN, BUTD, Pythia, BANなどに対し提案のCycle-consistencyを導入することでVQA2.0に対しすべて精度を向上できた．また，提案のVQA-RephrasingsにおいてCycle-consistencyを導入することで，従来のVQA手法のロバスト性が大幅に向上．
その他（なぜ通ったか？等）
提案のVQA-Rephrasingsが今後のVQA手法を評価する上で一つの重要評価データセットとなれる．
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