論文の概要: DocVQA: A Dataset for VQA on Document Images
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.00398v3
- Date: Tue, 5 Jan 2021 05:39:39 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2022-11-14 23:38:04.362942
- Title: DocVQA: A Dataset for VQA on Document Images
- Title（参考訳）: DocVQA: ドキュメントイメージ上のVQAデータセット
- Authors: Minesh Mathew, Dimosthenis Karatzas, C.V. Jawahar
- Abstract要約: DocVQAと呼ばれる文書画像に対して,視覚質問応答(VQA)のための新しいデータセットを提案する。
データセットは、12,000以上のドキュメントイメージに定義されている50,000の質問で構成されている。VQAと読み込みの理解に関する類似のデータセットと比較して、データセットの詳細な分析結果が提示される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.283866728784616
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We present a new dataset for Visual Question Answering (VQA) on document
images called DocVQA. The dataset consists of 50,000 questions defined on
12,000+ document images. Detailed analysis of the dataset in comparison with
similar datasets for VQA and reading comprehension is presented. We report
several baseline results by adopting existing VQA and reading comprehension
models. Although the existing models perform reasonably well on certain types
of questions, there is large performance gap compared to human performance
(94.36% accuracy). The models need to improve specifically on questions where
understanding structure of the document is crucial. The dataset, code and
leaderboard are available at docvqa.org
- Abstract（参考訳）: DocVQAと呼ばれる文書画像に視覚質問応答(VQA)のための新しいデータセットを提案する。
データセットは、12,000以上のドキュメントイメージで定義された50,000の質問で構成されている。
VQAと読書理解のための類似データセットと比較して、データセットの詳細な分析を行う。
本稿では,既存のVQAの導入と理解モデルによるいくつかのベースライン結果について報告する。
既存のモデルはある種の質問に対して合理的に機能するが、人間のパフォーマンス(94.36%の精度)に比べて大きな性能差がある。
モデルは、ドキュメントの構造を理解することが重要である質問を特に改善する必要があります。
データセット、コード、リーダーボードはdocvqa.orgで入手できる
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