論文の概要: Fully Authentic Visual Question Answering Dataset from Online Communities

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.15562v3
• Date: Tue, 19 Mar 2024 03:50:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-21 00:01:19.881486
• Title: Fully Authentic Visual Question Answering Dataset from Online Communities
• Title（参考訳）: オンラインコミュニティからの完全な視覚的質問応答データセット
• Authors: Chongyan Chen, Mengchen Liu, Noel Codella, Yunsheng Li, Lu Yuan, Danna Gurari,
• Abstract要約: VQA(Visual Question Answering)は、画像に関する質問に答える機能である。 VQAデータセットは、すべてのコンテンツが真正のユースケースから生まれたものである。 このデータセットと8つの主流VQAデータセットとの関係を特徴付ける。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 72.0524198499719
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Visual Question Answering (VQA) entails answering questions about images. We introduce the first VQA dataset in which all contents originate from an authentic use case. Sourced from online question answering community forums, we call it VQAonline. We characterize this dataset and how it relates to eight mainstream VQA datasets. Observing that answers in our dataset tend to be much longer (i.e., a mean of 173 words) and so incompatible with standard VQA evaluation metrics, we instead utilize popular metrics for longer text evaluation for evaluating six state-of-the-art VQA models on VQAonline and report where they struggle most. Finally, we analyze which evaluation metrics align best with human judgments. To facilitate future extensions, we publicly-share the dataset at: https://vqaonline.github.io/.
• Abstract（参考訳）: VQA(Visual Question Answering)は、画像に関する質問に答える機能である。 VQAデータセットは、すべてのコンテンツが真正のユースケースから生まれたものである。 オンラインの質問応答コミュニティフォーラムから引用して、VQAonlineと呼ぶ。 このデータセットと8つの主流VQAデータセットとの関係を特徴付ける。 データセットの回答はより長い(平均173語)ため、標準的なVQA評価指標と互換性がないため、VQAonline上で6つの最先端のVQAモデルを評価し、最も苦労したことを報告するために、より長いテキスト評価に人気のあるメトリクスを使用する。 最後に、評価指標が人間の判断に最も適しているかを分析する。 将来の拡張を容易にするため、データセットをhttps://vqaonline.github.io/で公開しています。

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