Fugu-MT 論文翻訳(概要): A survey on VQA

論文の概要: A survey on VQA_Datasets and Approaches

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.00421v1
Date: Sun, 2 May 2021 08:50:30 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2021-05-05 03:06:14.085915
Title: A survey on VQA_Datasets and Approaches
Title（参考訳）: VQA_Datasetsとアプローチに関する調査
Authors: Yeyun Zou, Qiyu Xie
Abstract要約: 視覚的質問応答(VQA)は、コンピュータビジョンと自然言語処理の技法を組み合わせたタスクである。本稿では、VQAタスクのために提案された既存のデータセット、メトリクス、モデルを検討および分析する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Visual question answering (VQA) is a task that combines both the techniques of computer vision and natural language processing. It requires models to answer a text-based question according to the information contained in a visual. In recent years, the research field of VQA has been expanded. Research that focuses on the VQA, examining the reasoning ability and VQA on scientific diagrams, has also been explored more. Meanwhile, more multimodal feature fusion mechanisms have been proposed. This paper will review and analyze existing datasets, metrics, and models proposed for the VQA task.
Abstract（参考訳）: 視覚的質問応答(VQA)は、コンピュータビジョンと自然言語処理の両方の技法を組み合わせたタスクである。ビジュアルに含まれる情報に応じて、テキストベースの質問に答えるモデルが必要となる。近年、VQAの研究分野が拡大している。 VQAに焦点を当てた科学図の推論能力とVQAについても研究が進められている。一方で、よりマルチモーダルな特徴融合機構が提案されている。本稿では,VQAタスクに提案されている既存のデータセット,メトリクス,モデルについてレビューし,分析する。

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