論文の概要: QTG-VQA: Question-Type-Guided Architectural for VideoQA Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.09348v1
- Date: Sat, 14 Sep 2024 07:42:41 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-17 21:09:38.803457
- Title: QTG-VQA: Question-Type-Guided Architectural for VideoQA Systems
- Title（参考訳）: QTG-VQA: ビデオQAシステムのための質問型ガイドアーキテクチャ
- Authors: Zhixian He, Pengcheng Zhao, Fuwei Zhang, Shujin Lin,
- Abstract要約: 本稿では,VQAシステムにおける様々な質問タイプの重要性と,その性能への影響について考察する。
本稿では,QTG-VQAを提案する。QTG-VQAは,質問型誘導型注意と適応学習機構を組み込んだ新しいアーキテクチャである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.486120902611884
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In the domain of video question answering (VideoQA), the impact of question types on VQA systems, despite its critical importance, has been relatively under-explored to date. However, the richness of question types directly determines the range of concepts a model needs to learn, thereby affecting the upper limit of its learning capability. This paper focuses on exploring the significance of different question types for VQA systems and their impact on performance, revealing a series of issues such as insufficient learning and model degradation due to uneven distribution of question types. Particularly, considering the significant variation in dependency on temporal information across different question types, and given that the representation of such information coincidentally represents a principal challenge and difficulty for VideoQA as opposed to ImageQA. To address these challenges, we propose QTG-VQA, a novel architecture that incorporates question-type-guided attention and adaptive learning mechanism. Specifically, as to temporal-type questions, we design Masking Frame Modeling technique to enhance temporal modeling, aimed at encouraging the model to grasp richer visual-language relationships and manage more intricate temporal dependencies. Furthermore, a novel evaluation metric tailored to question types is introduced. Experimental results confirm the effectiveness of our approach.
- Abstract（参考訳）: ビデオ質問応答(VideoQA)の分野では、VQAシステムに対する質問タイプの影響は、その重要さにもかかわらず、現在まで比較的過小評価されている。
しかし、質問型の豊かさは、モデルが学ぶべき概念の範囲を直接決定し、学習能力の上限に影響を与える。
本稿では,VQAシステムにおける異なる質問型の重要性と,その性能への影響を考察し,不均一な質問型分布による学習不足やモデル劣化といった一連の問題を明らかにする。
特に,様々な質問タイプにまたがる時間情報の依存性の有意な変動を考慮し,その表現がImageQAとは対照的に,ビデオQAの主課題と難しさを同時に表している。
これらの課題に対処するため,質問型ガイダンスと適応学習機構を組み込んだ新しいアーキテクチャであるQTG-VQAを提案する。
具体的には、時間的タイプの質問に対して、よりリッチな視覚言語関係を把握し、より複雑な時間的依存関係を管理することを目的として、時間的モデリングを強化するためにマスキングフレームモデリング手法を設計する。
さらに,質問タイプに適した新しい評価基準を導入する。
提案手法の有効性を実験的に検証した。
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