論文の概要: Cross-modal Retrieval for Knowledge-based Visual Question Answering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.05736v1
• Date: Thu, 11 Jan 2024 08:40:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-12 19:38:32.653347
• Title: Cross-modal Retrieval for Knowledge-based Visual Question Answering
• Title（参考訳）: 知識に基づく視覚質問応答のためのクロスモーダル検索
• Authors: Paul Lerner, Olivier Ferret (LIST (CEA), DIASI), Camille Guinaudeau
• Abstract要約: クロスモーダル検索は、エンティティとその描写の間のセマンティックギャップを橋渡しするのに役立ちます。 近年のViQuAE,InfoSeek,Encyclopedic-VQAデータセット上で,マルチモーダルデュアルエンコーダ(CLIP)を用いた実証的エビデンスを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5852077003870417
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Knowledge-based Visual Question Answering about Named Entities is a challenging task that requires retrieving information from a multimodal Knowledge Base. Named entities have diverse visual representations and are therefore difficult to recognize. We argue that cross-modal retrieval may help bridge the semantic gap between an entity and its depictions, and is foremost complementary with mono-modal retrieval. We provide empirical evidence through experiments with a multimodal dual encoder, namely CLIP, on the recent ViQuAE, InfoSeek, and Encyclopedic-VQA datasets. Additionally, we study three different strategies to fine-tune such a model: mono-modal, cross-modal, or joint training. Our method, which combines mono-and cross-modal retrieval, is competitive with billion-parameter models on the three datasets, while being conceptually simpler and computationally cheaper.
• Abstract（参考訳）: 名前付きエンティティに関する知識ベースのビジュアル質問応答は、マルチモーダルな知識ベースから情報を取得する必要がある困難なタスクである。 名前付き実体は多様な視覚表現を持ち、認識しにくい。 クロスモーダル検索は、エンティティとその描写間の意味的ギャップを埋めるのに役立ち、モノモーダル検索と最も相補的なものである。 近年のViQuAE,InfoSeek,Encyclopedic-VQAデータセット上で,マルチモーダルデュアルエンコーダであるCLIPを用いて実験を行った。 さらに,このようなモデル,モノモーダル,クロスモーダル,ジョイントトレーニングの3つの異なる方法を検討した。 モノモダル検索とクロスモダル検索を組み合わせたこの手法は,3つのデータセット上の10億パラメータモデルと競合するが,概念的にはシンプルで計算コストも安い。

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