論文の概要: 'Just because you are right, doesn't mean I am wrong': Overcoming a Bottleneck in the Development and Evaluation of Open-Ended Visual Question Answering (VQA) Tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.15022v1
• Date: Sun, 28 Mar 2021 00:07:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-01 09:24:13.488707
• Title: 'Just because you are right, doesn't mean I am wrong': Overcoming a Bottleneck in the Development and Evaluation of Open-Ended Visual Question Answering (VQA) Tasks
• Title（参考訳）: 「あなたが正しいからといって、私が間違っているというわけではない」:オープンエンディングビジュアル質問回答(VQA)タスクの開発と評価におけるボタネックの克服
• Authors: Man Luo, Shailaja Keyur Sampat, Riley Tallman, Yankai Zeng, Manuha Vancha, Akarshan Sajja, Chitta Baral
• Abstract要約: GQAは、現実世界の視覚的推論と構成的質問応答のためのデータセットである。 GQAデータセットの最良のビジョンモデルによって予測される多くの回答は、基礎的真実の答えと一致しないが、与えられたコンテキストにおいて意味的に意味があり正しい。 我々は,この制限に対処するために,既設のNLPツールを用いて自動生成する,地中回答の代替アンサーセット(AAS)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.299897008333241
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: GQA (Hudson and Manning, 2019) is a dataset for real-world visual reasoning and compositional question answering. We found that many answers predicted by the best visionlanguage models on the GQA dataset do not match the ground-truth answer but still are semantically meaningful and correct in the given context. In fact, this is the case with most existing visual question answering (VQA) datasets where they assume only one ground-truth answer for each question. We propose Alternative Answer Sets (AAS) of ground-truth answers to address this limitation, which is created automatically using off-the-shelf NLP tools. We introduce a semantic metric based on AAS and modify top VQA solvers to support multiple plausible answers for a question. We implement this approach on the GQA dataset and show the performance improvements.
• Abstract（参考訳）: GQA (Hudson and Manning, 2019) は、現実の視覚的推論と構成的質問応答のためのデータセットである。 GQAデータセット上で最高の視覚言語モデルによって予測される多くの回答は、基礎的真実の答えと一致しないが、与えられた文脈において意味的に意味があり正しい。 実際、ほとんどの既存の視覚的質問応答(VQA)データセットでは、各質問に対して1つの根本的回答しか想定していない。 我々は,この制限に対処するために,既設のNLPツールを用いて自動生成する,地中回答の代替アンサーセット(AAS)を提案する。 AASに基づくセマンティックメトリックを導入し、トップVQAソルバを修正して、質問に対する複数の妥当な回答をサポートする。 このアプローチをGQAデータセットに実装し、性能改善を示す。

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