論文の概要: LiT-4-RSVQA: Lightweight Transformer-based Visual Question Answering in Remote Sensing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.00758v1
• Date: Thu, 1 Jun 2023 14:53:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-02 15:25:54.905806
• Title: LiT-4-RSVQA: Lightweight Transformer-based Visual Question Answering in Remote Sensing
• Title（参考訳）: LiT-4-RSVQA:軽量トランスフォーマーを用いたリモートセンシングにおける視覚質問応答
• Authors: Leonard Hackel (1,3), Kai Norman Clasen (1), Mahdyar Ravanbakhsh (2), Beg/"um Demir (1,3) ((1) Technische Universit\"at Berlin, (2) Zalando SE Berlin, (3) Berlin Institute for the Foundations of Learning and Data)
• Abstract要約: RS(LiT-4-RSVQA)アーキテクチャにおいて、効率的な軽量トランスフォーマーベースのVQAを提案する。 提案したLiT-4-RSVQAアーキテクチャは,VQAの精度を向上するとともに,ハードウェアの計算要求を大幅に低減する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.462730735143614
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Visual question answering (VQA) methods in remote sensing (RS) aim to answer natural language questions with respect to an RS image. Most of the existing methods require a large amount of computational resources, which limits their application in operational scenarios in RS. To address this issue, in this paper we present an effective lightweight transformer-based VQA in RS (LiT-4-RSVQA) architecture for efficient and accurate VQA in RS. Our architecture consists of: i) a lightweight text encoder module; ii) a lightweight image encoder module; iii) a fusion module; and iv) a classification module. The experimental results obtained on a VQA benchmark dataset demonstrate that our proposed LiT-4-RSVQA architecture provides accurate VQA results while significantly reducing the computational requirements on the executing hardware. Our code is publicly available at https://git.tu-berlin.de/rsim/lit4rsvqa.
• Abstract（参考訳）: リモートセンシング(rs)におけるvqa(visual question answering)メソッドは、rs画像に対して自然言語質問に答えることを目的としている。 既存の手法の多くは大量の計算資源を必要としており、RSの運用シナリオでの応用を制限する。 そこで本稿では, RS における効率よく正確な VQA を実現するために, RS (LiT-4-RSVQA) アーキテクチャにおいて, 効率的な軽量トランスフォーマーベースの VQA を提案する。 私たちのアーキテクチャは 一 軽量テキストエンコーダモジュール 二 軽量画像エンコーダモジュール 三 融合モジュール、及び iv) 分類モジュール。 提案したLiT-4-RSVQAアーキテクチャは,VQAの精度を向上するとともに,ハードウェアの計算要求を大幅に低減する。 私たちのコードはhttps://git.tu-berlin.de/rsim/lit4rsvqaで公開しています。

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