論文の概要: Improved RAMEN: Towards Domain Generalization for Visual Question Answering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.02370v1
• Date: Mon, 6 Sep 2021 11:19:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-07 23:26:42.307103
• Title: Improved RAMEN: Towards Domain Generalization for Visual Question Answering
• Title（参考訳）: ramenの改善: ビジュアル質問応答のためのドメインの一般化に向けて
• Authors: Bhanuka Manesha Samarasekara Vitharana Gamage, Lim Chern Hong
• Abstract要約: RAMENモデルのciteShrestha 2019は、2つの主要なVQAデータセットの最高スコアを取得することで、ドメインの一般化を実現することを目的としている。 本研究はRAMENアーキテクチャの初期/後期融合モジュールとアグリゲーションモジュールに2つの大きな改善を加えたものである。 その結果, 2つの改善が領域一般化問題に与える影響について検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Currently nearing human-level performance, Visual Question Answering (VQA) is an emerging area in artificial intelligence. Established as a multi-disciplinary field in machine learning, both computer vision and natural language processing communities are working together to achieve state-of-the-art (SOTA) performance. However, there is a gap between the SOTA results and real world applications. This is due to the lack of model generalisation. The RAMEN model \cite{Shrestha2019} aimed to achieve domain generalization by obtaining the highest score across two main types of VQA datasets. This study provides two major improvements to the early/late fusion module and aggregation module of the RAMEN architecture, with the objective of further strengthening domain generalization. Vector operations based fusion strategies are introduced for the fusion module and the transformer architecture is introduced for the aggregation module. Improvements of up to five VQA datasets from the experiments conducted are evident. Following the results, this study analyses the effects of both the improvements on the domain generalization problem. The code is available on GitHub though the following link \url{https://github.com/bhanukaManesha/ramen}.
• Abstract（参考訳）: 現在人間レベルのパフォーマンスに近づいているVisual Question Answering(VQA)は、人工知能の新興分野である。 機械学習の多分野分野として構築され、コンピュータビジョンと自然言語処理のコミュニティが協力して最先端(SOTA)のパフォーマンスを実現している。 しかし、SOTAの結果と現実世界の応用の間にはギャップがある。 これはモデル一般化の欠如によるものである。 RAMENモデル \cite{Shrestha2019}は、2つの主要なVQAデータセットの最高スコアを取得することでドメインの一般化を実現することを目的としている。 本研究は,RAMENアーキテクチャのアーリー・ラト融合モジュールとアグリゲーションモジュールに2つの大きな改良を加え,ドメインの一般化をさらに強化することを目的とする。 融合モジュールにはベクトル演算に基づく融合戦略が導入され、集約モジュールにはトランスフォーマーアーキテクチャが導入される。 実験による最大5つのVQAデータセットの改善は明らかである。 その結果, 2つの改善が領域一般化問題に与える影響について検討した。 コードはgithubで入手できるが、次のリンクはurl{https://github.com/bhanukamanesha/ramen}である。

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