論文の概要: Advancing Chart Question Answering with Robust Chart Component Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.21038v1
• Date: Fri, 19 Jul 2024 20:55:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-05 00:36:46.244861
• Title: Advancing Chart Question Answering with Robust Chart Component Recognition
• Title（参考訳）: ロバストチャート成分認識によるチャート質問応答の改善
• Authors: Hanwen Zheng, Sijia Wang, Chris Thomas, Lifu Huang,
• Abstract要約: 本稿では,バー,ライン,パイ,タイトル,伝説,軸といったコンポーネントを正確に識別し,分類することで,チャートコンポーネントの認識を強化する統一フレームワークを提案する。 また,Chartformerによって符号化されたチャート機能に与えられた質問を融合させ,正しい回答の根拠となる質問のガイダンスを活用する,新しい質問誘導型変形型コ・アテンション機構を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.207819321127182
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Chart comprehension presents significant challenges for machine learning models due to the diverse and intricate shapes of charts. Existing multimodal methods often overlook these visual features or fail to integrate them effectively for chart question answering (ChartQA). To address this, we introduce Chartformer, a unified framework that enhances chart component recognition by accurately identifying and classifying components such as bars, lines, pies, titles, legends, and axes. Additionally, we propose a novel Question-guided Deformable Co-Attention (QDCAt) mechanism, which fuses chart features encoded by Chartformer with the given question, leveraging the question's guidance to ground the correct answer. Extensive experiments demonstrate that the proposed approaches significantly outperform baseline models in chart component recognition and ChartQA tasks, achieving improvements of 3.2% in mAP and 15.4% in accuracy, respectively. These results underscore the robustness of our solution for detailed visual data interpretation across various applications.
• Abstract（参考訳）: チャート理解は、チャートの多様で複雑な形状のため、機械学習モデルに重大な課題をもたらす。 既存のマルチモーダル手法は、これらの視覚的特徴を見落としたり、チャート質問応答(ChartQA)に効果的に統合できない場合が多い。 そこで我々はChartformerを紹介した。これはチャートコンポーネントの認識を強化し、バー、ライン、パイ、タイトル、伝説、軸といったコンポーネントを正確に識別し分類することで、チャートコンポーネントの認識を強化する統合フレームワークである。 さらに,Chartformerによって符号化されたチャート特徴を与えられた質問と融合させる新しいQDCA(QDCAt)機構を提案する。 大規模な実験により、提案手法はチャートコンポーネント認識およびチャートQAタスクにおいて、それぞれ3.2%のmAPと15.4%の精度で改善された。 これらの結果は,様々なアプリケーションにまたがる詳細な視覚データ解釈のためのソリューションの頑健さを裏付けるものである。

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