論文の概要: On the General Value of Evidence, and Bilingual Scene-Text Visual Question Answering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.10215v2
• Date: Wed, 26 Feb 2020 04:59:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-29 04:04:32.832734
• Title: On the General Value of Evidence, and Bilingual Scene-Text Visual Question Answering
• Title（参考訳）: エビデンスとバイリンガルシーンの視覚的質問応答の一般的な価値について
• Authors: Xinyu Wang, Yuliang Liu, Chunhua Shen, Chun Chet Ng, Canjie Luo, Lianwen Jin, Chee Seng Chan, Anton van den Hengel, Liangwei Wang
• Abstract要約: 本稿では,2つの言語で表現された質問を含む,この問題に対処するための一歩を踏み出したデータセットを提案する。 推論を測定することは、偶然に正しい答えを罰することによって、直接一般化を促進する。 データセットはVQA問題のシーンテキストバージョンを反映しており、推論評価は参照表現課題のテキストベースのバージョンと見なすことができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 120.64104995052189
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Visual Question Answering (VQA) methods have made incredible progress, but suffer from a failure to generalize. This is visible in the fact that they are vulnerable to learning coincidental correlations in the data rather than deeper relations between image content and ideas expressed in language. We present a dataset that takes a step towards addressing this problem in that it contains questions expressed in two languages, and an evaluation process that co-opts a well understood image-based metric to reflect the method's ability to reason. Measuring reasoning directly encourages generalization by penalizing answers that are coincidentally correct. The dataset reflects the scene-text version of the VQA problem, and the reasoning evaluation can be seen as a text-based version of a referring expression challenge. Experiments and analysis are provided that show the value of the dataset.
• Abstract（参考訳）: VQA(Visual Question Answering)手法は驚くほど進歩しているが、一般化に失敗している。 これは、画像の内容と言語で表現された考えとの深い関係よりも、データの偶然の相関を学習することに脆弱であるという事実で見ることができる。 本稿では,2つの言語で表現された質問と,その手法の推論能力を反映したイメージベースメトリクスを共同運用する評価プロセスを含む,この問題に対処するための一歩を踏み出したデータセットを提案する。 推論の測定は、偶然に正しい答えをペナルティ化することで、直接一般化を促進する。 データセットはVQA問題のシーンテキストバージョンを反映しており、推論評価は参照表現課題のテキストベースのバージョンと見なすことができる。 データセットの価値を示す実験と分析が提供されている。

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