論文の概要: Enhanced Visual Question Answering: A Comparative Analysis and Textual Feature Extraction Via Convolutions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.00479v1
• Date: Wed, 1 May 2024 12:39:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-02 15:47:41.642368
• Title: Enhanced Visual Question Answering: A Comparative Analysis and Textual Feature Extraction Via Convolutions
• Title（参考訳）: 視覚的質問応答の強化:コンボリューションによる比較分析とテキスト特徴抽出
• Authors: Zhilin Zhang,
• Abstract要約: 確立されたVQAフレームワーク内の局所的なテキスト特徴に着目した,長期依存機構と簡易なモデルを比較する。 以上の結果から,複雑なテキストエンコーダを用いることは,VQA-v2データセットの最適手法ではないことが明らかとなった。 そこで本研究では,畳み込み層を組み込んだ改良モデルであるConvGRUを導入し,質問文の表現性を高めた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.744781070632757
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Visual Question Answering (VQA) has emerged as a highly engaging field in recent years, attracting increasing research efforts aiming to enhance VQA accuracy through the deployment of advanced models such as Transformers. Despite this growing interest, there has been limited exploration into the comparative analysis and impact of textual modalities within VQA, particularly in terms of model complexity and its effect on performance. In this work, we conduct a comprehensive comparison between complex textual models that leverage long dependency mechanisms and simpler models focusing on local textual features within a well-established VQA framework. Our findings reveal that employing complex textual encoders is not invariably the optimal approach for the VQA-v2 dataset. Motivated by this insight, we introduce an improved model, ConvGRU, which incorporates convolutional layers to enhance the representation of question text. Tested on the VQA-v2 dataset, ConvGRU achieves better performance without substantially increasing parameter complexity.
• Abstract（参考訳）: 近年,VQA (Visual Question Answering, VQA) が注目され, トランスフォーマーなどの先進モデルの導入によるVQAの精度向上を目指す研究が活発化している。 このような関心の高まりにもかかわらず、VQAにおけるテキストのモダリティの比較分析と影響について、特にモデルの複雑さと性能への影響について限定的な調査がなされている。 本研究では,長い依存機構を利用する複雑なテキストモデルと,確立されたVQAフレームワーク内の局所的なテキスト機能に着目した簡易なモデルとの包括的な比較を行う。 以上の結果から,複雑なテキストエンコーダを用いることは,VQA-v2データセットの最適手法ではないことが明らかとなった。 そこで本研究では,畳み込み層を組み込んだ改良モデルであるConvGRUを導入し,質問文の表現性を高めた。 VQA-v2データセットでテストされたConvGRUは、パラメータの複雑さを大幅に増加させることなく、より良いパフォーマンスを実現する。

関連論文リスト

• Enhancing Question Answering Precision with Optimized Vector Retrieval and Instructions [1.2425910171551517]
  質問応答 (QA) は情報検索 (IR) と言語モデルの重要な応用である。 本稿では、最適化されたベクトル検索と命令手法を統合することにより、QAタスク性能を改善するための革新的なアプローチを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-01T21:14:04Z)
• Enhancing Visual Question Answering through Ranking-Based Hybrid Training and Multimodal Fusion [6.9879884952138065]
  Rank VQAモデルは、Faster R-CNNモデルと、事前訓練されたBERTモデルから得られたリッチセマンティックテキスト特徴を用いて抽出された高品質な視覚特徴を統合する。 回答の相対ランク付けを最適化するためにランキング学習モジュールが組み込まれ、回答精度が向上する。 我々のモデルは、標準VQAデータセットにおける既存の最先端モデルよりも大幅に優れています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-14T05:18:43Z)
• Enhancing Textbook Question Answering Task with Large Language Models and Retrieval Augmented Generation [3.948068081583197]
  本稿では,テキスト質問応答(TQA)における領域外シナリオを扱う手法を提案する。 LLMモデルLlama-2の微調整とRAGの導入により、我々のアーキテクチャはベースラインよりも優れ、検証セットでは4.12%、非ダイアグラム多重選択質問では9.84%の精度向上を実現している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-05T11:58:56Z)
• Analysis of Video Quality Datasets via Design of Minimalistic Video Quality Models [71.06007696593704]
  BVQA(Blind Quality Assessment)は、実世界のビデオ対応メディアアプリケーションにおけるエンドユーザの視聴体験の監視と改善に不可欠である。 実験分野として、BVQAモデルの改良は、主に数個の人間の評価されたVQAデータセットに基づいて測定されている。 最小主義的BVQAモデルを用いて,VQAデータセットの第一種計算解析を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-26T06:38:33Z)
• TAG: Boosting Text-VQA via Text-aware Visual Question-answer Generation [55.83319599681002]
  Text-VQAは、画像中のテキストの手がかりを理解する必要がある質問に答えることを目的としている。 画像のシーンコンテキストで利用可能な既存のリッチテキストを明示的に利用することにより,高品質で多様なQAペアを生成する方法を開発した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-03T02:18:09Z)
• Towards Complex Document Understanding By Discrete Reasoning [77.91722463958743]
  VQA(Document Visual Question Answering)は、自然言語による質問に答えるために、視覚的に豊富なドキュメントを理解することを目的としている。 我々は3,067の文書ページと16,558の質問応答ペアからなる新しいドキュメントVQAデータセットTAT-DQAを紹介する。 我々は,テキスト,レイアウト,視覚画像など,多要素の情報を考慮に入れたMHSTという新しいモデルを開発し,異なるタイプの質問にインテリジェントに対処する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-25T01:43:19Z)
• How to find a good image-text embedding for remote sensing visual question answering? [41.0510495281302]
  視覚的質問応答(VQA)がリモートセンシングに導入され、オーバーヘッド画像から情報を取り出すことが可能になった。 遠隔センシングにおけるVQAの文脈における3つの異なる融合手法について検討し,モデルの複雑さに関する精度の利得を解析した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-24T09:48:28Z)
• Learning from Lexical Perturbations for Consistent Visual Question Answering [78.21912474223926]
  既存のVisual Question Answering (VQA)モデルは、しばしば脆弱で入力のバリエーションに敏感である。 本稿では,モジュール型ネットワークに基づく新たなアプローチを提案し,言語摂動による2つの疑問を提起する。 VQA Perturbed Pairings (VQA P2) も提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-26T17:38:03Z)
• Structured Multimodal Attentions for TextVQA [57.71060302874151]
  上述の2つの問題を主に解決するために,終端から終端までの構造化マルチモーダルアテンション(SMA)ニューラルネットワークを提案する。 SMAはまず、画像に現れるオブジェクト・オブジェクト・オブジェクト・テキスト・テキストの関係を符号化するために構造グラフ表現を使用し、その後、それを推論するためにマルチモーダルグラフアテンションネットワークを設計する。 提案モデルでは,テキストVQAデータセットとST-VQAデータセットの2つのタスクを事前学習ベースTAP以外のモデルで比較した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-01T07:07:36Z)
• Generating Diverse and Consistent QA pairs from Contexts with Information-Maximizing Hierarchical Conditional VAEs [62.71505254770827]
  非構造化テキストを文脈として与えられたQAペアを生成するための条件付き変分オートエンコーダ(HCVAE)を提案する。 我々のモデルは、トレーニングにわずかなデータしか使わず、両方のタスクの全てのベースラインに対して印象的なパフォーマンス向上が得られる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-28T08:26:06Z)
• Accuracy vs. Complexity: A Trade-off in Visual Question Answering Models [39.338304913058685]
  本稿では,視覚質問応答タスクにおけるモデル複雑性と性能のトレードオフについて検討する。 VQAパイプラインの最も高価なステップであるVQAモデルにおける「マルチモーダル融合」の効果に焦点を当てる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-01-20T11:27:21Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。