論文の概要: Enhancing Visual Question Answering through Question-Driven Image Captions as Prompts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.08589v1
• Date: Fri, 12 Apr 2024 16:35:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-15 14:27:45.320149
• Title: Enhancing Visual Question Answering through Question-Driven Image Captions as Prompts
• Title（参考訳）: プロンプトとしての質問駆動イメージキャプションによる視覚的質問応答の強化
• Authors: Övgü Özdemir, Erdem Akagündüz,
• Abstract要約: 視覚的質問応答(VQA)は、視覚と言語の内容を理解し、推論し、推論する必要があるため、AI完全タスクとして知られている。 本稿では,VQAパイプラインの中間プロセスとして画像キャプションを組み込むことによる影響について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.6064695344878093
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Visual question answering (VQA) is known as an AI-complete task as it requires understanding, reasoning, and inferring about the vision and the language content. Over the past few years, numerous neural architectures have been suggested for the VQA problem. However, achieving success in zero-shot VQA remains a challenge due to its requirement for advanced generalization and reasoning skills. This study explores the impact of incorporating image captioning as an intermediary process within the VQA pipeline. Specifically, we explore the efficacy of utilizing image captions instead of images and leveraging large language models (LLMs) to establish a zero-shot setting. Since image captioning is the most crucial step in this process, we compare the impact of state-of-the-art image captioning models on VQA performance across various question types in terms of structure and semantics. We propose a straightforward and efficient question-driven image captioning approach within this pipeline to transfer contextual information into the question-answering (QA) model. This method involves extracting keywords from the question, generating a caption for each image-question pair using the keywords, and incorporating the question-driven caption into the LLM prompt. We evaluate the efficacy of using general-purpose and question-driven image captions in the VQA pipeline. Our study highlights the potential of employing image captions and harnessing the capabilities of LLMs to achieve competitive performance on GQA under the zero-shot setting. Our code is available at \url{https://github.com/ovguyo/captions-in-VQA}.
• Abstract（参考訳）: 視覚的質問応答(VQA)は、視覚と言語の内容を理解し、推論し、推論する必要があるため、AI完全タスクとして知られている。 ここ数年、VQA問題に対して多くのニューラルアーキテクチャが提案されてきた。 しかしながら、ゼロショットVQAの成功は、高度な一般化と推論技術を必要とするため、依然として課題である。 本稿では,VQAパイプラインの中間プロセスとして画像キャプションを組み込むことによる影響について検討する。 具体的には、画像の代わりに画像キャプションを活用することや、大型言語モデル(LLM)を活用してゼロショット設定を確立することの有効性について検討する。 このプロセスでは画像キャプションが最も重要なステップであるため、構造や意味論の観点から、VQA性能に対する最先端画像キャプティングモデルの影響を比較する。 本稿では,質問応答モデル(QA)に文脈情報を伝達する,単純で効率的な質問駆動型画像キャプション手法を提案する。 この方法は、質問からキーワードを抽出し、キーワードを用いて各画像検索ペアのキャプションを生成し、質問駆動のキャプションをLSMプロンプトに組み込む。 本稿では,VQAパイプラインにおける汎用イメージキャプションと質問駆動イメージキャプションの有効性を評価する。 本研究は,ゼロショット設定下でのGQAにおける画像キャプションの活用とLLMの能力を活用した競合性能の実現の可能性を明らかにする。 私たちのコードは \url{https://github.com/ovguyo/captions-in-VQA} で利用可能です。

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