論文の概要: Distraction-free Embeddings for Robust VQA

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.00133v1
• Date: Thu, 31 Aug 2023 21:02:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-04 15:23:37.048598
• Title: Distraction-free Embeddings for Robust VQA
• Title（参考訳）: ロバストVQA用ディストラクションフリー埋め込み
• Authors: Atharvan Dogra, Deeksha Varshney, Ashwin Kalyan, Ameet Deshpande, Neeraj Kumar
• Abstract要約: DRAX: Distraction removal and Attended Cross-Alignment" 法を提案する。 各種モーダルからの入力情報の認識を排他的に限定するのではなく、注意誘導型注意誘導除去法を用いて、潜伏埋め込みにおけるタスク関連情報への注目を高める。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.668415583548853
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The generation of effective latent representations and their subsequent refinement to incorporate precise information is an essential prerequisite for Vision-Language Understanding (VLU) tasks such as Video Question Answering (VQA). However, most existing methods for VLU focus on sparsely sampling or fine-graining the input information (e.g., sampling a sparse set of frames or text tokens), or adding external knowledge. We present a novel "DRAX: Distraction Removal and Attended Cross-Alignment" method to rid our cross-modal representations of distractors in the latent space. We do not exclusively confine the perception of any input information from various modalities but instead use an attention-guided distraction removal method to increase focus on task-relevant information in latent embeddings. DRAX also ensures semantic alignment of embeddings during cross-modal fusions. We evaluate our approach on a challenging benchmark (SUTD-TrafficQA dataset), testing the framework's abilities for feature and event queries, temporal relation understanding, forecasting, hypothesis, and causal analysis through extensive experiments.
• Abstract（参考訳）: 映像質問応答(VQA)のような視覚言語理解(VLU)タスクには,効果的な潜伏表現の生成と,それに続く精密情報の統合による改善が不可欠である。 しかしながら、VLUの既存のほとんどの方法は、入力情報(例えば、フレームやテキストトークンのスパース集合をサンプリングする)のスパースサンプリングや微粒化、あるいは外部知識の追加に焦点を当てている。 我々は, 潜在空間における注意散逸のクロスモーダル表現を除去すべく, 新たな"drax: distraction removal and attended cross-alignment"法を提案する。 我々は,様々なモダリティからの入力情報の知覚を専ら限定するのではなく,注意誘導の注意喚起除去手法を用いて潜在埋め込みにおけるタスク関連情報への注目度を高める。 DRAXはまた、クロスモーダル融合中の埋め込みのセマンティックアライメントを保証する。 我々は,課題のあるベンチマーク(SUTD-TrafficQAデータセット)に対するアプローチを評価し,機能およびイベントクエリ,時間的関係理解,予測,仮説,因果解析などのフレームワークの能力を検証する。

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