論文の概要: Exploring Diverse Methods in Visual Question Answering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.13565v3
• Date: Tue, 12 Nov 2024 07:21:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-13 13:19:41.587471
• Title: Exploring Diverse Methods in Visual Question Answering
• Title（参考訳）: 視覚的質問応答における様々な方法の探索
• Authors: Panfeng Li, Qikai Yang, Xieming Geng, Wenjing Zhou, Zhicheng Ding, Yi Nian,
• Abstract要約: 本研究では,GAN(Generative Adversarial Networks),オートエンコーダ,アテンション機構を用いた視覚質問応答(VQA)の改善手法について検討する。 GANベースのアプローチは、イメージと質問入力に条件付き回答の埋め込みを生成することを目的としており、より複雑なタスクに苦労する可能性を示している。 オートエンコーダベースのテクニックは、質問や画像に対する最適な埋め込みの学習に重点を置いており、複雑な質問に対する能力の向上により、GANと同等の結果が得られる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6707149143800017
• License:
• Abstract: This study explores innovative methods for improving Visual Question Answering (VQA) using Generative Adversarial Networks (GANs), autoencoders, and attention mechanisms. Leveraging a balanced VQA dataset, we investigate three distinct strategies. Firstly, GAN-based approaches aim to generate answer embeddings conditioned on image and question inputs, showing potential but struggling with more complex tasks. Secondly, autoencoder-based techniques focus on learning optimal embeddings for questions and images, achieving comparable results with GAN due to better ability on complex questions. Lastly, attention mechanisms, incorporating Multimodal Compact Bilinear pooling (MCB), address language priors and attention modeling, albeit with a complexity-performance trade-off. This study underscores the challenges and opportunities in VQA and suggests avenues for future research, including alternative GAN formulations and attentional mechanisms.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,GAN(Generative Adversarial Networks),オートエンコーダ,アテンション機構を用いた視覚質問応答(VQA)の改善手法について検討する。 バランスの取れたVQAデータセットを利用して、3つの異なる戦略を調査する。 第一に、GANベースのアプローチは、イメージと質問入力に条件付き回答の埋め込みを生成することを目的としており、より複雑なタスクに苦労する可能性を示している。 第二に、オートエンコーダに基づく技術は、質問や画像の最適な埋め込みを学習することに集中し、複雑な質問に対するより良い能力のために、GANと同等の結果を得る。 最後に、マルチモーダルコンパクトバイリニアプーリング(MCB)、アドレス言語先行とアテンションモデリングを組み込んだアテンションメカニズムが、複雑性とパフォーマンスのトレードオフとともに実現されている。 本研究は、VQAにおける課題と機会を浮き彫りにして、代替的なGANの定式化や注意機構など、今後の研究の道筋を提案する。

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