論文の概要: Exploring Advanced Techniques for Visual Question Answering: A Comprehensive Comparison

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.14827v2
• Date: Tue, 04 Mar 2025 16:43:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-05 19:12:08.392745
• Title: Exploring Advanced Techniques for Visual Question Answering: A Comprehensive Comparison
• Title（参考訳）: ビジュアル質問回答のための高度な技術を探る: 総合的な比較
• Authors: Aiswarya Baby, Tintu Thankom Koshy,
• Abstract要約: VQA(Visual Question Answering)は、コンピュータビジョンと自然言語処理の交差において重要なタスクとして登場した。 本稿では,従来のVQAデータセット,ベースラインモデル,手法,および5つの高度なVQAモデルの比較研究について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Visual Question Answering (VQA) has emerged as a pivotal task in the intersection of computer vision and natural language processing, requiring models to understand and reason about visual content in response to natural language questions. Analyzing VQA datasets is essential for developing robust models that can handle the complexities of multimodal reasoning. Several approaches have been developed to examine these datasets, each offering distinct perspectives on question diversity, answer distribution, and visual-textual correlations. Despite significant progress, existing VQA models face challenges related to dataset bias, limited model complexity, commonsense reasoning gaps, rigid evaluation methods, and generalization to real world scenarios. This paper offers a detailed study of the original VQA dataset, baseline models and methods along with a comparative study of five advanced VQA models, ABC-CNN, KICNLE, Masked Vision and Language Modeling, BLIP-2, and OFA, each employing distinct methods to address these ongoing challenges.
• Abstract（参考訳）: VQA(Visual Question Answering)は、コンピュータビジョンと自然言語処理の共通部分において重要なタスクとして現れ、自然言語の質問に対して、モデルが視覚的コンテンツを理解し、解釈する必要がある。 VQAデータセットの分析は、マルチモーダル推論の複雑さを扱う堅牢なモデルの開発に不可欠である。 これらのデータセットを調べるためにいくつかのアプローチが開発され、それぞれが質問の多様性、回答の分布、視覚とテクスチャの相関について異なる視点を提供する。 大幅な進歩にもかかわらず、既存のVQAモデルは、データセットバイアス、限定モデル複雑性、常識推論ギャップ、厳密な評価方法、実世界のシナリオへの一般化に関連する課題に直面している。 本稿では,従来のVQAデータセット,ベースラインモデル,および手法について,ABC-CNN,KICNLE,Masked Vision and Language Modeling,BLIP-2,OFAの5種類の先進VQAモデルの比較検討を行い,それぞれが現在進行中の課題に対処するための異なる手法を採用している。

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