論文の概要: Eliminating the Language Bias for Visual Question Answering with fine-grained Causal Intervention

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.10184v1
• Date: Mon, 14 Oct 2024 06:09:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-10-30 02:34:41.211026
• Title: Eliminating the Language Bias for Visual Question Answering with fine-grained Causal Intervention
• Title（参考訳）: きめ細かな因果介入による視覚質問応答のための言語バイアスの除去
• Authors: Ying Liu, Ge Bai, Chenji Lu, Shilong Li, Zhang Zhang, Ruifang Liu, Wenbin Guo,
• Abstract要約: よりきめ細かい視点から言語バイアスを排除するために,CIBiという新たな因果介入訓練手法を提案する。 我々は、文脈バイアスを排除し、マルチモーダル表現を改善するために因果介入とコントラスト学習を用いる。 我々は,キーワードバイアスを抽出・排除するために,対実生成に基づく質問専用ブランチを新たに設計する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.859335795616028
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Despite the remarkable advancements in Visual Question Answering (VQA), the challenge of mitigating the language bias introduced by textual information remains unresolved. Previous approaches capture language bias from a coarse-grained perspective. However, the finer-grained information within a sentence, such as context and keywords, can result in different biases. Due to the ignorance of fine-grained information, most existing methods fail to sufficiently capture language bias. In this paper, we propose a novel causal intervention training scheme named CIBi to eliminate language bias from a finer-grained perspective. Specifically, we divide the language bias into context bias and keyword bias. We employ causal intervention and contrastive learning to eliminate context bias and improve the multi-modal representation. Additionally, we design a new question-only branch based on counterfactual generation to distill and eliminate keyword bias. Experimental results illustrate that CIBi is applicable to various VQA models, yielding competitive performance.
• Abstract（参考訳）: VQA(Visual Question Answering)の顕著な進歩にもかかわらず、テキスト情報によってもたらされる言語バイアスを軽減するという課題は未解決のままである。 以前のアプローチでは、粗い視点から言語バイアスを捉えていた。 しかし、文脈やキーワードのような文内のよりきめ細かい情報は、異なるバイアスをもたらす可能性がある。 きめ細かい情報の無知のため、既存のほとんどの手法は言語バイアスを十分に捉えることができない。 本稿では,言語バイアスをきめ細かな視点から除去するCIBiという新たな因果介入訓練手法を提案する。 具体的には、言語バイアスを文脈バイアスとキーワードバイアスに分割する。 我々は、文脈バイアスを排除し、マルチモーダル表現を改善するために因果介入とコントラスト学習を用いる。 さらに,キーワードバイアスを抽出・排除するために,逆ファクト生成に基づく質問専用ブランチを新たに設計する。 実験結果からCIBiは様々なVQAモデルに適用可能であることが示され、競合性能が得られた。

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