論文の概要: Overcoming Language Bias in Remote Sensing Visual Question Answering via Adversarial Training

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.00483v1
• Date: Thu, 1 Jun 2023 09:32:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-02 17:24:36.458421
• Title: Overcoming Language Bias in Remote Sensing Visual Question Answering via Adversarial Training
• Title（参考訳）: 遠隔センシングによる視覚質問応答における言語バイアスの克服
• Authors: Zhenghang Yuan, Lichao Mou, Xiao Xiang Zhu
• Abstract要約: VQA(Visual Question Answering)モデルは、一般的に言語バイアスの課題に直面します。 リモートセンシングデータに対するVQAの言語バイアスを低減するための新しいフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.473676537463607
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The Visual Question Answering (VQA) system offers a user-friendly interface and enables human-computer interaction. However, VQA models commonly face the challenge of language bias, resulting from the learned superficial correlation between questions and answers. To address this issue, in this study, we present a novel framework to reduce the language bias of the VQA for remote sensing data (RSVQA). Specifically, we add an adversarial branch to the original VQA framework. Based on the adversarial branch, we introduce two regularizers to constrain the training process against language bias. Furthermore, to evaluate the performance in terms of language bias, we propose a new metric that combines standard accuracy with the performance drop when incorporating question and random image information. Experimental results demonstrate the effectiveness of our method. We believe that our method can shed light on future work for reducing language bias on the RSVQA task.
• Abstract（参考訳）: Visual Question Answering (VQA) システムはユーザフレンドリーなインタフェースを提供し、人間とコンピュータのインタラクションを可能にする。 しかしながら、VQAモデルは一般的に言語バイアスの課題に直面しており、これは質問と回答の間の表面的相関が学習された結果である。 そこで本研究では,リモートセンシングデータ(RSVQA)におけるVQAの言語バイアスを低減するための新しい枠組みを提案する。 具体的には、元のVQAフレームワークに逆のブランチを追加します。 逆数分岐に基づいて、学習過程を言語バイアスに制約する2つの正規化器を導入する。 さらに,言語バイアスの観点から性能を評価するために,質問情報とランダム画像情報を組み合わせた場合の標準精度と性能低下を組み合わせた新しい指標を提案する。 実験の結果,本手法の有効性が示された。 RSVQAタスクにおける言語バイアスを軽減するために,我々の手法は今後の作業に光を当てることができると考えている。

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