Exploring Advanced Techniques for Visual Question Answering: A Comprehensive Comparison

要約

視覚的な質問応答（VQA）は、コンピュータービジョンと自然言語処理の交差点における極めて重要なタスクとして浮上しており、自然言語の質問に応じて視覚コンテンツを理解し、推論する必要があります。
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処理できる堅牢なモデルを開発するために不可欠です。
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ており、それぞれが疑問の多様性、回答分布、視覚的テキスト相関に関する明確な視点を提供します。
大幅に進歩したにもかかわらず、既存のVQAモデルは、データセットバイアス、制限されたモデルの複雑さ、常識的な推論ギャップ、厳格な評価方法、および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ます。
このペーパーでは、ABC-CNN、KICNLE、MASKED VISIONおよびLANGUAGE MODENING、BLIP-2、およびOFAの5つの高度なVQAモデルの包括的な比較研究を紹介します。

要約(オリジナル)

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 presents a comprehensive comparative study of five advanced VQA models: ABC-CNN, KICNLE, Masked Vision and Language Modeling, BLIP-2, and OFA, each employing distinct methodologies to address these challenges.

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