論文の概要: Component Analysis for Visual Question Answering Architectures
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.05104v2
- Date: Fri, 27 Mar 2020 01:08:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-01 18:53:47.971585
- Title: Component Analysis for Visual Question Answering Architectures
- Title（参考訳）: ビジュアル質問応答アーキテクチャのためのコンポーネント分析
- Authors: Camila Kolling, J\^onatas Wehrmann, and Rodrigo C. Barros
- Abstract要約: 本論文の主な目的は,視覚質問応答モデルにおける各コンポーネントの影響を包括的に分析することである。
我々の主な貢献は、VQAモデルをトレーニングするためのコアコンポーネントを特定し、その予測性能を最大化することです。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.56011196733086
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Recent research advances in Computer Vision and Natural Language Processing
have introduced novel tasks that are paving the way for solving AI-complete
problems. One of those tasks is called Visual Question Answering (VQA). A VQA
system must take an image and a free-form, open-ended natural language question
about the image, and produce a natural language answer as the output. Such a
task has drawn great attention from the scientific community, which generated a
plethora of approaches that aim to improve the VQA predictive accuracy. Most of
them comprise three major components: (i) independent representation learning
of images and questions; (ii) feature fusion so the model can use information
from both sources to answer visual questions; and (iii) the generation of the
correct answer in natural language. With so many approaches being recently
introduced, it became unclear the real contribution of each component for the
ultimate performance of the model. The main goal of this paper is to provide a
comprehensive analysis regarding the impact of each component in VQA models.
Our extensive set of experiments cover both visual and textual elements, as
well as the combination of these representations in form of fusion and
attention mechanisms. Our major contribution is to identify core components for
training VQA models so as to maximize their predictive performance.
- Abstract（参考訳）: 近年のコンピュータビジョンと自然言語処理の研究は、AI完全問題を解決するための新しいタスクを導入している。
これらのタスクのひとつにVisual Question Answering(VQA)がある。
VQAシステムは、画像と、その画像に関する自由でオープンな自然言語の質問を取り、出力として自然言語の回答を生成する必要がある。
このような課題は、VQA予測精度を改善するための多くのアプローチを生み出した科学コミュニティから大きな注目を集めている。
ほとんどが3つの主要な構成要素で構成されています
(i)画像及び質問の独立した表現学習
(二)特徴融合により、両情報源の情報を用いて視覚的疑問に答えることができる。
(iii)自然言語における正答の生成。
最近導入された多くのアプローチによって、モデルの究極のパフォーマンスに対する各コンポーネントの本当の貢献が明確になった。
本稿では,VQAモデルにおける各コンポーネントの影響を包括的に分析することを目的とする。
我々の広範な実験は、視覚的要素とテキスト的要素の両方をカバーし、融合と注意機構の形でこれらの表現を組み合わせる。
我々の主な貢献は、VQAモデルをトレーニングするためのコアコンポーネントを特定し、予測性能を最大化することです。
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