論文の概要: Enhancing Visual Question Answering through Ranking-Based Hybrid Training and Multimodal Fusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.07303v1
• Date: Wed, 14 Aug 2024 05:18:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-15 14:13:57.311840
• Title: Enhancing Visual Question Answering through Ranking-Based Hybrid Training and Multimodal Fusion
• Title（参考訳）: ランク付けに基づくハイブリッドトレーニングとマルチモーダルフュージョンによる視覚的質問応答の強化
• Authors: Peiyuan Chen, Zecheng Zhang, Yiping Dong, Li Zhou, Han Wang,
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.9879884952138065
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Visual Question Answering (VQA) is a challenging task that requires systems to provide accurate answers to questions based on image content. Current VQA models struggle with complex questions due to limitations in capturing and integrating multimodal information effectively. To address these challenges, we propose the Rank VQA model, which leverages a ranking-inspired hybrid training strategy to enhance VQA performance. The Rank VQA model integrates high-quality visual features extracted using the Faster R-CNN model and rich semantic text features obtained from a pre-trained BERT model. These features are fused through a sophisticated multimodal fusion technique employing multi-head self-attention mechanisms. Additionally, a ranking learning module is incorporated to optimize the relative ranking of answers, thus improving answer accuracy. The hybrid training strategy combines classification and ranking losses, enhancing the model's generalization ability and robustness across diverse datasets. Experimental results demonstrate the effectiveness of the Rank VQA model. Our model significantly outperforms existing state-of-the-art models on standard VQA datasets, including VQA v2.0 and COCO-QA, in terms of both accuracy and Mean Reciprocal Rank (MRR). The superior performance of Rank VQA is evident in its ability to handle complex questions that require understanding nuanced details and making sophisticated inferences from the image and text. This work highlights the effectiveness of a ranking-based hybrid training strategy in improving VQA performance and lays the groundwork for further research in multimodal learning methods.
• Abstract（参考訳）: VQA(Visual Question Answering)は、画像の内容に基づいた質問に対する正確な回答をシステムに要求する課題である。 現在のVQAモデルは、マルチモーダル情報の捕捉と統合に制限があるため、複雑な問題に悩まされている。 これらの課題に対処するために、ランキングにインスパイアされたハイブリッドトレーニング戦略を活用してVQA性能を向上させるランクVQAモデルを提案する。 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。 これらの特徴は、マルチヘッド自己保持機構を用いた高度なマルチモーダル融合技術によって融合される。 さらに、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。 ハイブリッドトレーニング戦略は、分類とランキングの損失を組み合わせ、モデルの一般化能力と多様なデータセット間の堅牢性を高める。 実験結果はランクVQAモデルの有効性を示した。 我々のモデルは、VQA v2.0やCOCO-QAを含む標準VQAデータセット上で、精度と平均相反ランク(MRR)の両方において、既存の最先端モデルよりも大幅に優れています。 ランクVQAの優れた性能は、ニュアンスの詳細を理解し、画像とテキストから洗練された推論を行う複雑な問題を扱う能力において明らかである。 本研究は、VQA性能向上におけるランキングベースのハイブリッドトレーニング戦略の有効性を強調し、マルチモーダル学習手法のさらなる研究の基盤となる。

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