論文の概要: An Efficient Modern Baseline for FloodNet VQA

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.15025v1
• Date: Mon, 30 May 2022 12:04:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-31 13:27:00.917515
• Title: An Efficient Modern Baseline for FloodNet VQA
• Title（参考訳）: FloodNet VQAのための効率的なモダンベースライン
• Authors: Aditya Kane and Sahil Khose
• Abstract要約: 我々は,現代画像とテキストの特徴抽象化モデルとの結合,付加,要素ワイド乗算といった基本的な組み合わせ法を再検討する。 我々は,FloodNetデータセットの既存手法より優れ,最先端の性能を実現する,シンプルで効率的なシステムを設計する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Designing efficient and reliable VQA systems remains a challenging problem, more so in the case of disaster management and response systems. In this work, we revisit fundamental combination methods like concatenation, addition and element-wise multiplication with modern image and text feature abstraction models. We design a simple and efficient system which outperforms pre-existing methods on the FloodNet dataset and achieves state-of-the-art performance. This simplified system requires significantly less training and inference time than modern VQA architectures. We also study the performance of various backbones and report their consolidated results. Code is available at https://github.com/sahilkhose/floodnet_vqa.
• Abstract（参考訳）: 災害管理や対応システムにおいて, 効率的で信頼性の高いVQAシステムの設計は依然として困難な問題である。 本研究では,現代画像とテキストの特徴抽象化モデルとの結合,付加,要素ワイド乗算といった基本的な組み合わせ法を再検討する。 我々は,FloodNetデータセットの既存手法より優れ,最先端の性能を実現する,シンプルで効率的なシステムを設計する。 この単純化されたシステムでは、現在のVQAアーキテクチャよりもトレーニングや推論時間が大幅に少なくなります。 また,様々なバックボーンの性能を調査し,その統合結果を報告する。 コードはhttps://github.com/sahilkhose/floodnet_vqaで入手できる。

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