Enhancing Visual Question Answering through Ranking-Based Hybrid Training and Multimodal Fusion

要約

Visual Question Answering (VQA) は、システムが画像コンテンツに基づいて質問に正確に回答する必要がある難しいタスクです。
現在の VQA モデルは、マルチモーダルな情報を効果的に取得して統合することに限界があるため、複雑な問題に対処するのに苦労しています。
これらの課題に対処するために、ランク VQA モデルを提案します。これは、ランキングにインスピレーションを得たハイブリッド トレーニング戦略を活用して VQA のパフォーマンスを向上させます。
Rank VQA モデルは、Faster R-CNN モデルを使用して抽出された高品質のビジュアル特徴と、事前トレーニングされた BERT モデルから取得されたリッチ セマンティック テキスト特徴を統合します。
これらの機能は、マルチヘッド セルフ アテンション メカニズムを採用した高度なマルチモーダル フュージョン技術によって融合されます。
さらに、回答の相対的なランキングを最適化するためにランキング学習モジュールが組み込まれているため、回答の精度が向上します。
ハイブリッド トレーニング戦略は、分類とランク付けの損失を組み合わせて、多様なデータセットにわたるモデルの汎化能力と堅牢性を強化します。
実験結果は、ランク VQA モデルの有効性を示しています。
私たちのモデルは、精度と平均逆数ランク (MRR) の両方の点で、VQA v2.0 や COCO-QA などの標準 VQA データセット上の既存の最先端モデルを大幅に上回っています。
Rank VQA の優れたパフォーマンスは、微妙な詳細を理解し、画像とテキストから高度な推論を行う必要がある複雑な質問を処理できる能力で明らかです。
この研究は、VQA パフォーマンスの向上におけるランキングベースのハイブリッド トレーニング戦略の有効性を強調し、マルチモーダル学習方法のさらなる研究の基礎を築きます。

要約(オリジナル)

Visual Question Answering (VQA) is a challenging task that requires systems to provide accurate answers to questions based on image content. Current VQA models struggle with complex questions due to limitations in capturing and integrating multimodal information effectively. To address these challenges, we propose the Rank VQA model, which leverages a ranking-inspired hybrid training strategy to enhance VQA performance. The Rank VQA model integrates high-quality visual features extracted using the Faster R-CNN model and rich semantic text features obtained from a pre-trained BERT model. These features are fused through a sophisticated multimodal fusion technique employing multi-head self-attention mechanisms. Additionally, a ranking learning module is incorporated to optimize the relative ranking of answers, thus improving answer accuracy. The hybrid training strategy combines classification and ranking losses, enhancing the model’s generalization ability and robustness across diverse datasets. Experimental results demonstrate the effectiveness of the Rank VQA model. Our model significantly outperforms existing state-of-the-art models on standard VQA datasets, including VQA v2.0 and COCO-QA, in terms of both accuracy and Mean Reciprocal Rank (MRR). The superior performance of Rank VQA is evident in its ability to handle complex questions that require understanding nuanced details and making sophisticated inferences from the image and text. This work highlights the effectiveness of a ranking-based hybrid training strategy in improving VQA performance and lays the groundwork for further research in multimodal learning methods.

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