論文の概要: FIQ: Fundamental Question Generation with the Integration of Question Embeddings for Video Question Answering
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.12816v1
- Date: Thu, 17 Jul 2025 06:19:38 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-18 20:10:24.361085
- Title: FIQ: Fundamental Question Generation with the Integration of Question Embeddings for Video Question Answering
- Title（参考訳）: FIQ:ビデオ質問応答のための質問埋め込みの統合による基本質問生成
- Authors: Ju-Young Oh, Ho-Joong Kim, Seong-Whan Lee,
- Abstract要約: ビデオ質問(英語: Video question of answering、VQA)とは、ある質問に答えるためにビデオの解釈を必要とするタスクである。
本稿では,ビデオの基本的な理解を深めることにより,モデルの推論能力を高めるための新しい手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.585985828583304
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Video question answering (VQA) is a multimodal task that requires the interpretation of a video to answer a given question. Existing VQA methods primarily utilize question and answer (Q&A) pairs to learn the spatio-temporal characteristics of video content. However, these annotations are typically event-centric, which is not enough to capture the broader context of each video. The absence of essential details such as object types, spatial layouts, and descriptive attributes restricts the model to learning only a fragmented scene representation. This issue limits the model's capacity for generalization and higher-level reasoning. In this paper, we propose a fundamental question generation with the integration of question embeddings for video question answering (FIQ), a novel approach designed to strengthen the reasoning ability of the model by enhancing the fundamental understanding of videos. FIQ generates Q&A pairs based on descriptions extracted from videos, enriching the training data with fundamental scene information. Generated Q&A pairs enable the model to understand the primary context, leading to enhanced generalizability and reasoning ability. Furthermore, we incorporate a VQ-CAlign module that assists task-specific question embeddings with visual features, ensuring that essential domain-specific details are preserved to increase the adaptability of downstream tasks. Experiments on SUTD-TrafficQA demonstrate that our FIQ achieves state-of-the-art performance compared to existing baseline methods.
- Abstract（参考訳）: ビデオ質問応答(VQA)は、与えられた質問に答えるためにビデオの解釈を必要とするマルチモーダルタスクである。
既存のVQA手法は、主に質問と回答(Q&A)ペアを使用して、ビデオコンテンツの時空間特性を学習する。
しかし、これらのアノテーションは典型的にはイベント中心であり、各ビデオのより広いコンテキストをキャプチャするのに十分なものではない。
オブジェクトタイプ、空間レイアウト、記述的属性といった重要な詳細がないため、モデルは断片化されたシーン表現のみを学ぶことに制限される。
この問題は、一般化と高レベルの推論のためのモデルの能力を制限する。
本稿では,ビデオの基本的理解を高めて推論能力を高めることを目的とした,ビデオ質問応答(FIQ)のための質問埋め込みの統合による基本質問生成を提案する。
FIQは、ビデオから抽出した記述に基づいてQ&Aペアを生成し、基本的なシーン情報でトレーニングデータを強化する。
生成されたQ&Aペアにより、モデルは一次コンテキストを理解することができ、一般化可能性と推論能力が向上する。
さらに、VQ-CAlignモジュールは、タスク固有の質問の埋め込みを視覚的特徴で支援し、ダウンストリームタスクの適応性を高めるために、重要なドメイン固有の詳細が保存されることを保証する。
SUTD-TrafficQAの実験は、我々のFIQが既存のベースライン法と比較して最先端の性能を達成することを示した。
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