論文の概要: Mucko: Multi-Layer Cross-Modal Knowledge Reasoning for Fact-based Visual Question Answering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.09073v3
• Date: Wed, 4 Nov 2020 01:36:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-20 18:35:43.840665
• Title: Mucko: Multi-Layer Cross-Modal Knowledge Reasoning for Fact-based Visual Question Answering
• Title（参考訳）: Mucko: Fact-based Visual Question Answeringのための多層クロスモーダル知識推論
• Authors: Zihao Zhu, Jing Yu, Yujing Wang, Yajing Sun, Yue Hu, Qi Wu
• Abstract要約: FVQAは、画像に関する質問に答えるために、可視コンテンツ以外の外部知識を必要とする。 問題指向で情報補完的な証拠をどうやって捉えるかは、この問題を解決する上で重要な課題である。 与えられた問題に最も関係のある異なる層から証拠を捉えるために,モダリティを考慮した異種グラフ畳み込みネットワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.21870452615222
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Fact-based Visual Question Answering (FVQA) requires external knowledge beyond visible content to answer questions about an image, which is challenging but indispensable to achieve general VQA. One limitation of existing FVQA solutions is that they jointly embed all kinds of information without fine-grained selection, which introduces unexpected noises for reasoning the final answer. How to capture the question-oriented and information-complementary evidence remains a key challenge to solve the problem. In this paper, we depict an image by a multi-modal heterogeneous graph, which contains multiple layers of information corresponding to the visual, semantic and factual features. On top of the multi-layer graph representations, we propose a modality-aware heterogeneous graph convolutional network to capture evidence from different layers that is most relevant to the given question. Specifically, the intra-modal graph convolution selects evidence from each modality and cross-modal graph convolution aggregates relevant information across different modalities. By stacking this process multiple times, our model performs iterative reasoning and predicts the optimal answer by analyzing all question-oriented evidence. We achieve a new state-of-the-art performance on the FVQA task and demonstrate the effectiveness and interpretability of our model with extensive experiments.
• Abstract（参考訳）: Fact-based Visual Question Answering (FVQA)は、画像に関する質問に答えるために、可視コンテンツ以外の外部知識を必要とする。 既存のFVQAソリューションの1つの制限は、細かな選択なしにあらゆる種類の情報を共同で埋め込み、最終的な答えを推論するための予期せぬノイズを導入することである。 質問指向と情報補完的な証拠をどうやって捉えるかは、この問題を解決する上で重要な課題である。 本稿では,視覚的,意味的,事実的特徴に対応する複数の情報層を含む多様不均質グラフによる画像について述べる。 多層グラフ表現の上に、与えられた問題に最も関係のある異なる層から証拠を捉えるために、モダリティ対応の不均一グラフ畳み込みネットワークを提案する。 具体的には、モダリティ内グラフ畳み込みは各モダリティからエビデンスを選択し、クロスモーダルグラフ畳み込みは異なるモダリティ間で関連する情報を集約する。 このプロセスを複数回積み重ねることで、反復的推論を行い、全ての質問指向の証拠を分析して最適解を予測する。 fvqaタスクで新たな最先端性能を達成し,広範な実験によりモデルの有効性と解釈可能性を示す。

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