論文の概要: Integrating Object Interaction Self-Attention and GAN-Based Debiasing for Visual Question Answering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.20884v1
• Date: Thu, 25 Sep 2025 08:13:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-26 20:58:12.787419
• Title: Integrating Object Interaction Self-Attention and GAN-Based Debiasing for Visual Question Answering
• Title（参考訳）: 視覚的質問応答のためのオブジェクトインタラクションの自己注意とGANに基づく嫌悪感の統合
• Authors: Zhifei Li, Feng Qiu, Yiran Wang, Yujing Xia, Kui Xiao, Miao Zhang, Yan Zhang,
• Abstract要約: IOG-VQAは、オブジェクトインタラクションの自己認識とGANベースのデバイアスを統合し、VQAモデルの性能を向上させる。 本モデルでは,既存手法と比較して優れた性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.3053647883884
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Visual Question Answering (VQA) presents a unique challenge by requiring models to understand and reason about visual content to answer questions accurately. Existing VQA models often struggle with biases introduced by the training data, leading to over-reliance on superficial patterns and inadequate generalization to diverse questions and images. This paper presents a novel model, IOG-VQA, which integrates Object Interaction Self-Attention and GAN-Based Debiasing to enhance VQA model performance. The self-attention mechanism allows our model to capture complex interactions between objects within an image, providing a more comprehensive understanding of the visual context. Meanwhile, the GAN-based debiasing framework generates unbiased data distributions, helping the model to learn more robust and generalizable features. By leveraging these two components, IOG-VQA effectively combines visual and textual information to address the inherent biases in VQA datasets. Extensive experiments on the VQA-CP v1 and VQA-CP v2 datasets demonstrate that our model shows excellent performance compared with the existing methods, particularly in handling biased and imbalanced data distributions highlighting the importance of addressing both object interactions and dataset biases in advancing VQA tasks. Our code is available at https://github.com/HubuKG/IOG-VQA.
• Abstract（参考訳）: VQA(Visual Question Answering)は、モデルに質問に正確に答えるために視覚的コンテンツの理解と推論を要求することで、ユニークな課題を提示する。 既存のVQAモデルは、トレーニングデータによって導入されたバイアスに苦しむことが多く、表面パターンへの過度な依存と、多様な質問や画像への不適切な一般化につながる。 本稿では,VQAモデルの性能向上のために,オブジェクトインタラクション自己認識とGANに基づくデバイアス処理を統合した新しいモデルIOG-VQAを提案する。 自己認識機構により、画像内のオブジェクト間の複雑な相互作用を捉えることができ、視覚的コンテキストをより包括的に理解することができる。 一方、GANベースのデバイアスフレームワークは、バイアスのないデータ分散を生成し、モデルがより堅牢で一般化可能な機能を学ぶのに役立つ。 これら2つのコンポーネントを活用することで、IOG-VQAは視覚情報とテキスト情報を効果的に組み合わせ、VQAデータセットの固有のバイアスに対処する。 VQA-CP v1とVQA-CP v2データセットの大規模な実験により、我々のモデルは既存の手法と比較して優れた性能を示しており、特にVQAタスクの進行において、オブジェクトの相互作用とデータセットのバイアスに対処することの重要性を強調している。 私たちのコードはhttps://github.com/HubuKG/IOG-VQA.comで公開されています。

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