論文の概要: ViConsFormer: Constituting Meaningful Phrases of Scene Texts using Transformer-based Method in Vietnamese Text-based Visual Question Answering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.14132v1
• Date: Fri, 18 Oct 2024 03:00:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-21 14:26:55.588795
• Title: ViConsFormer: Constituting Meaningful Phrases of Scene Texts using Transformer-based Method in Vietnamese Text-based Visual Question Answering
• Title（参考訳）: ViConsFormer:ベトナム語テキストを用いた視覚質問応答におけるトランスフォーマー方式によるシーンテキストの意味表現の構成
• Authors: Nghia Hieu Nguyen, Tho Thanh Quan, Ngan Luu-Thuy Nguyen,
• Abstract要約: テキストベースのVQAの主な課題は、シーンテキストの意味と情報を活用することである。 近年の研究では、画像中のシーンテキストの空間的情報を考慮することでこの問題に対処している。 ベトナム語で書かれたシーンテキストからの情報を効果的に活用する新しい手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5803309695504829
• License:
• Abstract: Text-based VQA is a challenging task that requires machines to use scene texts in given images to yield the most appropriate answer for the given question. The main challenge of text-based VQA is exploiting the meaning and information from scene texts. Recent studies tackled this challenge by considering the spatial information of scene texts in images via embedding 2D coordinates of their bounding boxes. In this study, we follow the definition of meaning from linguistics to introduce a novel method that effectively exploits the information from scene texts written in Vietnamese. Experimental results show that our proposed method obtains state-of-the-art results on two large-scale Vietnamese Text-based VQA datasets. The implementation can be found at this link.
• Abstract（参考訳）: テキストベースのVQAは、与えられた質問に対して最も適切な回答を得るために、マシンが与えられた画像のシーンテキストを使用する必要がある、困難なタスクである。 テキストベースのVQAの主な課題は、シーンテキストの意味と情報を活用することである。 近年の研究では、境界ボックスの2次元座標を埋め込み、画像中のシーンテキストの空間情報を考慮し、この問題に対処している。 本研究では,ベトナム語で書かれたシーンテキストからの情報を効果的に活用する新しい手法を導入するために,言語学からの意味の定義に従う。 実験結果から,ベトナムの大規模テキストベースVQAデータセットに対して,提案手法が最先端の成果を得ることがわかった。 実装はこのリンクで確認できる。

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