論文の概要: Multimodal Graph Transformer for Multimodal Question Answering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.00581v1
• Date: Sun, 30 Apr 2023 21:22:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-02 14:27:50.086635
• Title: Multimodal Graph Transformer for Multimodal Question Answering
• Title（参考訳）: マルチモーダル質問応答のためのマルチモーダルグラフ変換器
• Authors: Xuehai He, Xin Eric Wang
• Abstract要約: 本稿では,複数のモーダルをまたがる推論を必要とする質問応答タスクのための新しいマルチモーダルグラフ変換器を提案する。 マルチモーダルグラフ情報を組み込むための,グラフを包含したプラグアンドプレイ準アテンション機構を提案する。 GQA, VQAv2, MultiModalQAデータセット上のトランスフォーマーベースラインに対するマルチモーダルグラフ変換の有効性を検証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.292566397511763
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Despite the success of Transformer models in vision and language tasks, they often learn knowledge from enormous data implicitly and cannot utilize structured input data directly. On the other hand, structured learning approaches such as graph neural networks (GNNs) that integrate prior information can barely compete with Transformer models. In this work, we aim to benefit from both worlds and propose a novel Multimodal Graph Transformer for question answering tasks that requires performing reasoning across multiple modalities. We introduce a graph-involved plug-and-play quasi-attention mechanism to incorporate multimodal graph information, acquired from text and visual data, to the vanilla self-attention as effective prior. In particular, we construct the text graph, dense region graph, and semantic graph to generate adjacency matrices, and then compose them with input vision and language features to perform downstream reasoning. Such a way of regularizing self-attention with graph information significantly improves the inferring ability and helps align features from different modalities. We validate the effectiveness of Multimodal Graph Transformer over its Transformer baselines on GQA, VQAv2, and MultiModalQA datasets.
• Abstract（参考訳）: 視覚と言語タスクにおけるトランスフォーマーモデルの成功にもかかわらず、彼らはしばしば巨大なデータから知識を暗黙的に学び、構造化された入力データを直接利用できない。 一方で、事前情報を統合するグラフニューラルネットワーク(gnn)のような構造化学習アプローチは、トランスフォーマーモデルとはほとんど競合しない。 本研究では,両世界からメリットを享受し,複数のモダリティにまたがる推論を必要とする質問応答タスクのための,新しいマルチモーダルグラフトランスフォーマを提案する。 テキストや視覚データから取得したマルチモーダルグラフ情報をバニラ自己認識に有効に組み込むための,グラフを組み込んだプラグアンドプレイ擬似アテンション機構を導入する。 特に、テキストグラフ、高密度領域グラフ、セマンティックグラフを構築し、隣接行列を生成し、それらを入力ビジョンと言語特徴で構成し、下流推論を行う。 このようなグラフ情報によるセルフアテンションの正則化は推論能力を大幅に向上させ、異なるモダリティから機能を調整するのに役立つ。 GQA, VQAv2, MultiModalQAデータセット上のトランスフォーマーベースラインに対するマルチモーダルグラフ変換の有効性を検証する。

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