論文の概要: Toward Unsupervised Realistic Visual Question Answering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.05068v1
• Date: Thu, 9 Mar 2023 06:58:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-10 15:53:01.209757
• Title: Toward Unsupervised Realistic Visual Question Answering
• Title（参考訳）: 教師なし現実的視覚質問応答に向けて
• Authors: Yuwei Zhang, Chih-Hui Ho, Nuno Vasconcelos
• Abstract要約: 現実的なVQA(RVQA)の問題について検討し、モデルが答えられない質問(UQ)を拒絶し、答えられる質問(AQ)に答えなければならない。 1)データセットには不整合UQが多すぎること,(2)多数の注釈付きUQがトレーニングに必要とされること,の2つの欠点を最初に指摘した。 我々は、既存のVQAデータセットのAQと約29万の人間の注釈付きUQを組み合わせた新しいテストデータセットRGQAを提案する。 これは、画像と質問をランダムにペアリングして得られる擬似UQと、それを結合する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 70.67698100148414
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The problem of realistic VQA (RVQA), where a model has to reject unanswerable questions (UQs) and answer answerable ones (AQs), is studied. We first point out 2 drawbacks in current RVQA research, where (1) datasets contain too many unchallenging UQs and (2) a large number of annotated UQs are required for training. To resolve the first drawback, we propose a new testing dataset, RGQA, which combines AQs from an existing VQA dataset with around 29K human-annotated UQs. These UQs consist of both fine-grained and coarse-grained image-question pairs generated with 2 approaches: CLIP-based and Perturbation-based. To address the second drawback, we introduce an unsupervised training approach. This combines pseudo UQs obtained by randomly pairing images and questions, with an RoI Mixup procedure to generate more fine-grained pseudo UQs, and model ensembling to regularize model confidence. Experiments show that using pseudo UQs significantly outperforms RVQA baselines. RoI Mixup and model ensembling further increase the gain. Finally, human evaluation reveals a performance gap between humans and models, showing that more RVQA research is needed.
• Abstract（参考訳）: モデルが解決不可能な質問(UQ)を拒絶し、答え可能な質問(AQ)を答えなければならない現実的なVQA(RVQA)の問題について検討する。 1)データセットには不整合UQが多すぎること,(2)多数の注釈付きUQがトレーニングに必要とされること,の2つの欠点を最初に指摘した。 最初の欠点を解決するために、既存のVQAデータセットからのAQと約29Kの人間アノテーション付きUQを組み合わせた新しいテストデータセットRGQAを提案する。 これらのUQは、CLIPベースとPerturbationベースという2つのアプローチで生成された、きめ細かい画像と粗い画像の両方からなる。 第2の欠点に対処するために,教師なしのトレーニングアプローチを導入する。 これは、画像と質問をランダムにペアリングして得られる擬似UQと、よりきめ細かい擬似UQを生成するRoI Mixupプロシージャと、モデルの信頼性を規則化するモデルアンサンブルを組み合わせる。 実験の結果,疑似UQはRVQAベースラインよりも有意に優れていた。 RoI Mixupとモデルアンサンブルはさらに利益を増やします。 最後に、人間の評価は人間とモデルのパフォーマンスのギャップを明らかにし、より多くのRVQA研究が必要であることを示す。

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