論文の概要: An experimental study of the vision-bottleneck in VQA

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.06858v1
• Date: Mon, 14 Feb 2022 16:43:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-15 17:17:55.004774
• Title: An experimental study of the vision-bottleneck in VQA
• Title（参考訳）: VQAにおける視覚ブロックの実験的研究
• Authors: Pierre Marza, Corentin Kervadec, Grigory Antipov, Moez Baccouche, Christian Wolf
• Abstract要約: 視覚質問応答(VQA)における視覚ブロックの検討 画像から抽出した視覚オブジェクトの量と品質を実験する。 また,質問に答えるために必要な対象に関する情報を組み込むための2つの方法の影響についても検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.132865538874352
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As in many tasks combining vision and language, both modalities play a crucial role in Visual Question Answering (VQA). To properly solve the task, a given model should both understand the content of the proposed image and the nature of the question. While the fusion between modalities, which is another obviously important part of the problem, has been highly studied, the vision part has received less attention in recent work. Current state-of-the-art methods for VQA mainly rely on off-the-shelf object detectors delivering a set of object bounding boxes and embeddings, which are then combined with question word embeddings through a reasoning module. In this paper, we propose an in-depth study of the vision-bottleneck in VQA, experimenting with both the quantity and quality of visual objects extracted from images. We also study the impact of two methods to incorporate the information about objects necessary for answering a question, in the reasoning module directly, and earlier in the object selection stage. This work highlights the importance of vision in the context of VQA, and the interest of tailoring vision methods used in VQA to the task at hand.
• Abstract（参考訳）: 視覚と言語を組み合わせた多くのタスクと同様に、両モダリティは視覚質問回答(VQA)において重要な役割を果たす。 課題を適切に解決するために、与えられたモデルは、提案した画像の内容と質問の性質の両方を理解すべきである。 この問題のもう1つの重要な部分であるモダリティの融合は、高度に研究されているが、近年ではビジョン部分への注目が減っている。 VQAの現在の最先端の手法は、主に、オブジェクト境界ボックスと埋め込みのセットを提供する既製の物体検出器に依存し、推論モジュールを通じて質問語埋め込みと組み合わせられる。 本稿では,画像から抽出した視覚オブジェクトの量と品質を両立させて,VQAにおける視覚ボトルネックの詳細な研究を提案する。 また,質問への回答に必要なオブジェクトに関する情報を,推論モジュールに直接,そしてオブジェクト選択段階の早い段階で組み込むための2つの方法の影響について検討した。 この研究は、VQAの文脈における視覚の重要性と、VQAで使われている視覚手法を手作業に合わせることへの関心を強調している。

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