論文の概要: Analysis of Visual Question Answering Algorithms with attention model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.09782v1
• Date: Thu, 4 May 2023 20:10:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-21 10:56:45.170894
• Title: Analysis of Visual Question Answering Algorithms with attention model
• Title（参考訳）: 注意モデルを用いた視覚質問応答アルゴリズムの解析
• Authors: Param Ahir and Hiteishi M. Diwanji
• Abstract要約: 視覚的質問応答 (VQA) は、画像と自然言語の処理方法を処理し、その疑問を理解し答える。 本稿では,テキストのセマンティクスの生成,オブジェクトの識別,コアテンションアプローチを用いた回答分類手法など,VQAアルゴリズムの手法を批判的に検証し,検証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Visual question answering (VQA) usesimage processing algorithms to process the image and natural language processing methods to understand and answer the question. VQA is helpful to a visually impaired person, can be used for the security surveillance system and online chatbots that learn from the web. It uses NLP methods to learn the semantic of the question and to derive the textual features. Computer vision techniques are used for generating image representation in such a way that they can identify the objects about which question is asked. The Attention model tries to mimic the human behavior of giving attention to a different region of an image according to our understanding of its context. This paper critically examines and reviews methods of VQA algorithm such as generation of semantics of text, identification of objects and answer classification techniques that use the co-attention approach.
• Abstract（参考訳）: 視覚質問応答(vqa)は、画像処理アルゴリズムを使用して、画像と自然言語処理メソッドを処理し、質問を理解し、答える。 VQAは視覚障害者に役立ち、Webから学習するセキュリティ監視システムやオンラインチャットボットに使用できる。 NLP法を用いて質問の意味を学習し、テキストの特徴を導出する。 コンピュータビジョン技術は、どの質問が質問されたかを特定することができるように画像表現を生成するのに使用される。 注意モデルは、その文脈の理解に基づいて、画像の異なる領域に注意を向ける人間の行動を模倣しようとする。 本稿では,テキストのセマンティクスの生成,オブジェクトの識別,コアテンションアプローチを用いた回答分類手法など,VQAアルゴリズムの手法を批判的に検証し,検証する。

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