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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
강준서 (중앙대학교) 임창원 (중앙대학교)
저널정보
한국통계학회 응용통계연구 응용통계연구 제34권 제2호
발행연도
2021.4
수록면
191 - 204 (14page)

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시각질의응답과 이미지 캡셔닝은 이미지의 특징과 문장의 언어적인 특징을 이해하는 것을 요구하는 작업이다. 따라서 두 가지 작업 모두 이미지와 텍스트를 연결해 줄 수 있는 공동 어텐션이 핵심이라고 할 수 있다. 본 논문에서는 MSCOCO 데이터 셋에 대하여 사전 훈련된 transformer 모델을 이용하여 캡션을 생성한 후 이를 활용해 시각질의응답의 성능을 높이는 모델을 제안하고자 한다. 이때 질문과 관계없는 캡션은 오히려 시각질의응답에서 답을 맞히는데 방해가 될 수 있기 때문에 질문과의 유사도를 기반으로 질문과 유사한 일부의 캡션을 활용하도록 하였다. 또한 캡션에서 불용어는 답을 맞히는데 영향을 주지 못하거나 방해가 될 수 있기 때문에 제거한 후에 실험을 진행하였다. 기존 시각질의응답에서 이미지와 텍스트간의 공동 어텐션을 활용하여 좋은 성능을 보였던 deep modular co-attention network (MCAN)과 유사도 기반의 선별된 캡션을 사용하여 VQA-v2 데이터에 대하여 실험을 진행하였다. 그 결과 기존의 MCAN모델과 비교하여 유사도 기반으로 선별된 캡션을 활용했을 때 성능 향상을 확인하였다.
#visual question answering #multimodal data #co-attention #image captioning #text similarity #시각질의 응답 #이종 데이터 #공동 어텐션 #이미지 캡셔닝 #텍스트 유사도

목차

Abstract
1. 서론
2. 선행 연구
3. 모델 제안
4. 실험
5. 결론
References
요약

참고문헌 (0)

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