論文の概要: Performance Analysis of Traditional VQA Models Under Limited Computational Resources

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.05738v1
• Date: Sun, 09 Feb 2025 01:47:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-11 14:32:08.081009
• Title: Performance Analysis of Traditional VQA Models Under Limited Computational Resources
• Title（参考訳）: 限られた計算資源下における従来のVQAモデルの性能解析
• Authors: Jihao Gu,
• Abstract要約: 本稿では,計算制約下での従来のモデルの性能について検討する。 我々は、双方向GRU(BidGRU)、GRU、双方向LSTM(BidLSTM)、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に基づくモデルを評価する。 実験結果から, 埋め込み次元300, 語彙サイズ3000のBidGRUモデルは, 大規模モデルの計算オーバーヘッドを伴わずに, 最高の総合性能が得られることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: In real-world applications where computational resources are limited, effectively integrating visual and textual information for Visual Question Answering (VQA) presents significant challenges. This paper investigates the performance of traditional models under computational constraints, focusing on enhancing VQA performance, particularly for numerical and counting questions. We evaluate models based on Bidirectional GRU (BidGRU), GRU, Bidirectional LSTM (BidLSTM), and Convolutional Neural Networks (CNN), analyzing the impact of different vocabulary sizes, fine-tuning strategies, and embedding dimensions. Experimental results show that the BidGRU model with an embedding dimension of 300 and a vocabulary size of 3000 achieves the best overall performance without the computational overhead of larger models. Ablation studies emphasize the importance of attention mechanisms and counting information in handling complex reasoning tasks under resource limitations. Our research provides valuable insights for developing more efficient VQA models suitable for deployment in environments with limited computational capacity.
• Abstract（参考訳）: VQA(Visual Question Answering)のための視覚情報とテキスト情報を効果的に統合した実世界のアプリケーションでは、重要な課題が提示される。 本稿では,計算制約下での従来のモデルの性能について検討し,特に数値的および数的問題に対するVQA性能の向上に着目した。 両方向GRU(BidGRU)、GRU(BidLSTM)、双方向LSTM(BidLSTM)、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に基づくモデルを評価する。 実験結果から, 埋め込み次元300, 語彙サイズ3000のBidGRUモデルは, 大規模モデルの計算オーバーヘッドを伴わずに, 最高の総合性能が得られることがわかった。 アブレーション研究は、資源制限の下で複雑な推論タスクを扱う際に、注意機構の重要性と情報を数えることを強調している。 我々の研究は、計算能力に制限のある環境での展開に適した、より効率的なVQAモデルを開発するための貴重な洞察を提供する。

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