論文の概要: InfographicVQA

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.12756v1
• Date: Mon, 26 Apr 2021 17:45:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-27 15:01:33.287972
• Title: InfographicVQA
• Title（参考訳）: インフォグラフィックVQA
• Authors: Minesh Mathew, Viraj Bagal, Rub\`en P\'erez Tito, Dimosthenis Karatzas, Ernest Valveny, C.V Jawahar
• Abstract要約: InfographicVQAは、さまざまなインフォグラフィックコレクションと自然言語の質問と回答アノテーションを含む、新しいデータセットである。 基本推論と基本算術スキルを必要とする質問に重点を置いたデータセットをキュレートする。 データセット、コード、およびリーダーボードはhttp://docvqa.org.comで入手できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.084392784258032
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Infographics are documents designed to effectively communicate information using a combination of textual, graphical and visual elements. In this work, we explore the automatic understanding of infographic images by using Visual Question Answering technique.To this end, we present InfographicVQA, a new dataset that comprises a diverse collection of infographics along with natural language questions and answers annotations. The collected questions require methods to jointly reason over the document layout, textual content, graphical elements, and data visualizations. We curate the dataset with emphasis on questions that require elementary reasoning and basic arithmetic skills. Finally, we evaluate two strong baselines based on state of the art multi-modal VQA models, and establish baseline performance for the new task. The dataset, code and leaderboard will be made available at http://docvqa.org
• Abstract（参考訳）: インフォグラフィック(英: Infographics)とは、テキスト、グラフィカル、ビジュアルの各要素を組み合わせて情報を効果的に伝達する文書である。 本研究では,視覚的質問回答技術を用いて,インフォグラフィック画像の自動理解について検討する。この目的のために,インフォグラフィックの多様なコレクションと,自然言語の質問や回答アノテーションを含む新しいデータセットであるInfographicVQAを提案する。 収集された質問は、文書のレイアウト、テキストの内容、グラフィカル要素、データの視覚化を共同で考える方法を必要とする。 基本推論と基本算術スキルを必要とする質問に重点を置いたデータセットをキュレートする。 最後に,芸術的マルチモーダルVQAモデルの状態に基づく2つの強いベースラインを評価し,新しいタスクのベースライン性能を確立する。 dataset, code, leaderboardはhttp://docvqa.orgで利用可能になる。

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