論文の概要: SceneGATE: Scene-Graph based co-Attention networks for TExt visual question answering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.08283v1
• Date: Fri, 16 Dec 2022 05:10:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-19 14:28:30.159497
• Title: SceneGATE: Scene-Graph based co-Attention networks for TExt visual question answering
• Title（参考訳）: scenegate:テキストビジュアル質問応答のためのシーングラフベースのコアテンションネットワーク
• Authors: Siwen Luo, Feiqi Cao, Felipe Nunez, Zean Wen, Josiah Poon, Caren Han
• Abstract要約: テキストVQAのためのScene Graphベースのコアテンションネットワーク(SceneGATE)を提案する。 対象物間の意味的関係、光学文字認識(OCR)トークンおよび質問語を明らかにする。 これはTextVQAベースのシーングラフによって実現され、画像の基盤となるセマンティクスを検出する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.8974040580489198
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Most TextVQA approaches focus on the integration of objects, scene texts and question words by a simple transformer encoder. But this fails to capture the semantic relations between different modalities. The paper proposes a Scene Graph based co-Attention Network (SceneGATE) for TextVQA, which reveals the semantic relations among the objects, Optical Character Recognition (OCR) tokens and the question words. It is achieved by a TextVQA-based scene graph that discovers the underlying semantics of an image. We created a guided-attention module to capture the intra-modal interplay between the language and the vision as a guidance for inter-modal interactions. To make explicit teaching of the relations between the two modalities, we proposed and integrated two attention modules, namely a scene graph-based semantic relation-aware attention and a positional relation-aware attention. We conducted extensive experiments on two benchmark datasets, Text-VQA and ST-VQA. It is shown that our SceneGATE method outperformed existing ones because of the scene graph and its attention modules.
• Abstract（参考訳）: TextVQAのアプローチのほとんどは、単純なトランスフォーマーエンコーダによるオブジェクト、シーンテキスト、質問ワードの統合に焦点を当てている。 しかし、これは異なるモダリティ間の意味的関係をとらえることができない。 本稿では,テキストVQAのためのScene Graphベースのコ・アテンション・ネットワーク(SceneGATE)を提案し,オブジェクト間の意味的関係,光学文字認識(OCR)トークン,質問語について述べる。 これはTextVQAベースのシーングラフによって実現され、画像の基盤となるセマンティクスを検出する。 我々は、モーダル間相互作用のガイダンスとして、言語と視覚の間のモーダル内相互作用を捉えるガイド付きアテンションモジュールを開発した。 この2つのモダリティの関係を明確化するために,シーングラフに基づく意味関係認識注意と位置関係認識注意という2つの注意モジュールを提案し,統合した。 我々は2つのベンチマークデータセットであるText-VQAとST-VQAについて広範な実験を行った。 SceneGATE法はシーングラフとそのアテンションモジュールにより既存の手法よりも優れていた。

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