論文の概要: Enhanced Textual Feature Extraction for Visual Question Answering: A Simple Convolutional Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.00479v2
• Date: Mon, 11 Nov 2024 09:59:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-12 17:14:33.243201
• Title: Enhanced Textual Feature Extraction for Visual Question Answering: A Simple Convolutional Approach
• Title（参考訳）: 視覚的質問応答のためのテキスト特徴抽出の簡易な畳み込み手法
• 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機能に焦点をあてた、長距離依存を利用したモデルと、よりシンプルなモデルの比較を行う。 本稿では,畳み込み層を組み込んだモデルであるConvGRUを提案する。 VQA-v2データセットでテストされたConvGRUでは、NumberやCountといった質問タイプに対するベースラインよりも、わずかながら一貫性のある改善が示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.744781070632757
• License:
• Abstract: Visual Question Answering (VQA) has emerged as a highly engaging field in recent years, with increasing research focused on enhancing VQA accuracy through advanced models such as Transformers. Despite this growing interest, limited work has examined the comparative effectiveness of textual encoders in VQA, particularly considering model complexity and computational efficiency. In this work, we conduct a comprehensive comparison between complex textual models that leverage long-range dependencies 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 propose ConvGRU, a model that incorporates convolutional layers to improve text feature representation without substantially increasing model complexity. Tested on the VQA-v2 dataset, ConvGRU demonstrates a modest yet consistent improvement over baselines for question types such as Number and Count, which highlights the potential of lightweight architectures for VQA tasks, especially when computational resources are limited.
• Abstract（参考訳）: 近年、VQA(Visual Question Answering)は、トランスフォーマーのような高度なモデルによるVQAの精度向上に焦点をあてた研究が盛んに行われている。 このような関心の高まりにもかかわらず、VQAにおけるテキストエンコーダの比較の有効性について、特にモデル複雑性と計算効率を考慮すると、限定的な研究がなされている。 本研究では、長距離依存を利用した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より単純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。 本研究では,畳み込み層を組み込んだモデルであるConvGRUを提案する。 VQA-v2データセットでテストされたConvGRUは、NumberやCountといった問題タイプに対するベースラインよりもわずかながら一貫性のある改善をデモしている。

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