論文の概要: Visual Question Answering Using Semantic Information from Image Descriptions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.10966v2
• Date: Sat, 3 Apr 2021 18:09:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-10 08:44:08.674278
• Title: Visual Question Answering Using Semantic Information from Image Descriptions
• Title（参考訳）: 画像記述からの意味情報を用いた視覚的質問応答
• Authors: Tasmia Tasrin, Md Sultan Al Nahian and Brent Harrison
• Abstract要約: 本稿では,視覚的質問応答(VQA)タスクにおいて,画像の領域から抽出した画像の特徴や自然言語質問,意味的知識を利用して質問に対するオープンな回答を生成する,深層ニューラルネットワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.6519061087638014
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this work, we propose a deep neural architecture that uses an attention mechanism which utilizes region based image features, the natural language question asked, and semantic knowledge extracted from the regions of an image to produce open-ended answers for questions asked in a visual question answering (VQA) task. The combination of both region based features and region based textual information about the image bolsters a model to more accurately respond to questions and potentially do so with less required training data. We evaluate our proposed architecture on a VQA task against a strong baseline and show that our method achieves excellent results on this task.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,視覚質問応答(vqa)タスクで質問された質問に対して,画像の領域から抽出した,領域ベースの画像特徴や自然言語質問,意味的知識を活用した注意機構を用いたディープニューラルアーキテクチャを提案する。 領域ベースの特徴と領域ベースの画像に関するテキスト情報を組み合わせることで、より正確に質問に応答し、より少ないトレーニングデータでそれを行うモデルが強化される。 本稿では,VQAタスクに対して提案したアーキテクチャを高いベースラインに対して評価し,本手法が優れた結果をもたらすことを示す。

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