Fugu-MT 論文翻訳(概要): Integrating Query-aware Segmentation and Cross-Attention for Robust VQA

論文の概要: Integrating Query-aware Segmentation and Cross-Attention for Robust VQA

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.12055v1
Date: Tue, 9 Jul 2024 04:48:44 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-22 09:07:34.110654
Title: Integrating Query-aware Segmentation and Cross-Attention for Robust VQA
Title（参考訳）: ロバストVQAのためのクエリ認識セグメンテーションとクロスアテンションの統合
Authors: Wonjun Choi, Sangbeom Lee, Seungyeon Lee, Heechul Jung, Dong-Gyu Lee,
Abstract要約: トレーニング可能なクロスアテンションとLoRAファインタニングを備えたLVLMを用いたVizWiz-VQA法を提案する。実験では,提案手法の有効性を実証し,解析する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.877562239530764
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: This paper introduces a method for VizWiz-VQA using LVLM with trainable cross-attention and LoRA finetuning. We train the model with the following conditions: 1) Training with original images. 2) Training with enhanced images using CLIPSeg to highlight or contrast the original image. 3) Training with integrating the output features of Vision Transformer (ViT) and CLIPSeg features of the original images. Then, we ensemble the results based on Levenshtein distance to enhance the prediction of the final answer. In the experiments, we demonstrate and analyze the proposed method's effectiveness.
Abstract（参考訳）: 本稿では,LVLMを用いたVizWiz-VQA法を提案する。私たちは以下の条件でモデルをトレーニングします。 1)オリジナル画像によるトレーニング。 2)CLIPSegを用いた強調画像によるトレーニングにより,画像の強調や対比を行う。 3)視覚変換器(ViT)の出力機能とオリジナル画像のCLIPSeg機能を統合したトレーニング。そして,レベンシュテイン距離に基づいて結果をアンサンブルし,最終回答の予測を強化する。実験では,提案手法の有効性を実証し,解析する。

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