論文の概要: Interpretable Visual Question Answering via Reasoning Supervision

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.03726v1
• Date: Thu, 7 Sep 2023 14:12:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-08 12:48:53.700050
• Title: Interpretable Visual Question Answering via Reasoning Supervision
• Title（参考訳）: Reasoning Supervision による解釈可能な視覚質問応答
• Authors: Maria Parelli and Dimitrios Mallis and Markos Diomataris and Vassilis Pitsikalis
• Abstract要約: トランスフォーマーベースのアーキテクチャは、最近Visual Question Answering (VQA)タスクで顕著なパフォーマンスを示している。 本稿では,視覚的質問応答のための新しいアーキテクチャを提案する。 提案手法がモデルの視覚知覚能力を向上し,性能向上につながることを定量的かつ定性的に示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.76359068115052
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Transformer-based architectures have recently demonstrated remarkable performance in the Visual Question Answering (VQA) task. However, such models are likely to disregard crucial visual cues and often rely on multimodal shortcuts and inherent biases of the language modality to predict the correct answer, a phenomenon commonly referred to as lack of visual grounding. In this work, we alleviate this shortcoming through a novel architecture for visual question answering that leverages common sense reasoning as a supervisory signal. Reasoning supervision takes the form of a textual justification of the correct answer, with such annotations being already available on large-scale Visual Common Sense Reasoning (VCR) datasets. The model's visual attention is guided toward important elements of the scene through a similarity loss that aligns the learned attention distributions guided by the question and the correct reasoning. We demonstrate both quantitatively and qualitatively that the proposed approach can boost the model's visual perception capability and lead to performance increase, without requiring training on explicit grounding annotations.
• Abstract（参考訳）: トランスフォーマーベースのアーキテクチャは、最近Visual Question Answering (VQA)タスクで顕著なパフォーマンスを示している。 しかし、そのようなモデルは重要な視覚的手がかりを無視し、しばしば視覚的根拠の欠如と呼ばれる現象である正しい答えを予測するために言語モダリティのマルチモーダルなショートカットと固有のバイアスに依存する。 本研究では,常識推論を監督信号として利用する視覚質問応答のための新しいアーキテクチャにより,この欠点を解消する。 推論の監督は正しい回答をテキストで正当化する形で行われ、このようなアノテーションは大規模なVisual Common Sense Reasoning (VCR)データセットですでに利用可能である。 モデルの視覚的注意は、質問と正しい推論によって導かれる学習された注意分布を整合させる類似性損失を通じて、シーンの重要な要素に向かって誘導される。 提案手法は,明示的な接地アノテーションのトレーニングを必要とせずに,モデルの視覚知覚能力を高め,性能向上につながることを定量的かつ定性的に示す。

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