論文の概要: QLEVR: A Diagnostic Dataset for Quantificational Language and Elementary Visual Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.03075v1
• Date: Fri, 6 May 2022 08:51:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-09 12:44:11.595057
• Title: QLEVR: A Diagnostic Dataset for Quantificational Language and Elementary Visual Reasoning
• Title（参考訳）: QLEVR: 量子言語と初等視覚推論のための診断データセット
• Authors: Zechen Li and Anders S{\o}gaard
• Abstract要約: 本稿では,最小バイアスの診断的質問応答データセットであるQLEVRを紹介する。 本稿では,そのデータセットがどのように作成され,最先端の視覚的質問応答モデルの最初の評価結果を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4759142872591625
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Synthetic datasets have successfully been used to probe visual question-answering datasets for their reasoning abilities. CLEVR (johnson2017clevr), for example, tests a range of visual reasoning abilities. The questions in CLEVR focus on comparisons of shapes, colors, and sizes, numerical reasoning, and existence claims. This paper introduces a minimally biased, diagnostic visual question-answering dataset, QLEVR, that goes beyond existential and numerical quantification and focus on more complex quantifiers and their combinations, e.g., asking whether there are more than two red balls that are smaller than at least three blue balls in an image. We describe how the dataset was created and present a first evaluation of state-of-the-art visual question-answering models, showing that QLEVR presents a formidable challenge to our current models. Code and Dataset are available at https://github.com/zechenli03/QLEVR
• Abstract（参考訳）: 合成データセットは、その推論能力のための視覚的質問応答データセットの探索に成功している。 例えば、CLEVR (johnson2017clevr)は、様々な視覚的推論能力をテストする。 CLEVRの質問は、形状、色、サイズ、数値的推論、存在主張の比較に焦点を当てている。 本稿では,画像中の少なくとも3つの青い球より小さい2つ以上の赤い球が存在するかどうかを問う,より複雑な量化器とそれらの組み合わせに焦点を当てた,最小バイアスの診断用視覚的質問応答データセットであるqlevrを提案する。 データセットがどのように作成され、最先端の視覚的質問応答モデルの最初の評価結果が提示され、QLEVRが現在のモデルに深刻な課題を呈していることを示す。 コードとデータセットはhttps://github.com/zechenli03/QLEVRで入手できる。

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