ترجمه فارسی مقاله افزایش پاسخگویی بصری به سوالات از طریق آموزش ترکیبی مبتنی بر رتبه بندی و فیوژن چندوجهی

چکیده

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.

چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)

پاسخ به سوال بصری (VQA) یک کار چالش برانگیز است که سیستم ها را ملزم به ارائه پاسخ های دقیق به سؤالات بر اساس محتوای تصویر می کند.مدل های فعلی VQA به دلیل محدودیت در ضبط و ادغام اطلاعات چندمودالی به طور مؤثر با سؤالات پیچیده مبارزه می کنند.برای پرداختن به این چالش ها ، ما مدل رتبه VQA را پیشنهاد می کنیم ، که از یک استراتژی آموزش ترکیبی الهام گرفته از رتبه بندی برای افزایش عملکرد VQA استفاده می کند.مدل VQA رتبه بندی ویژگی های بصری با کیفیت بالا را که با استفاده از مدل سریعتر R-CNN و ویژگی های متن معنایی غنی به دست آمده از یک مدل BERT از پیش آموزش داده شده است ، ادغام می کند.این ویژگی ها از طریق یک تکنیک پیشرفته فیوژن چند مدلی با استفاده از مکانیسم های خودآزمایی چند جانبه ذوب می شوند.علاوه بر این ، یک ماژول یادگیری رتبه بندی برای بهینه سازی رتبه نسبی پاسخ ها گنجانیده شده است ، بنابراین باعث بهبود دقت پاسخ می شود.استراتژی آموزش ترکیبی ترکیبی از طبقه بندی و ضرر و زیان رتبه بندی ، افزایش توانایی عمومی سازی مدل و استحکام در مجموعه داده های متنوع است.نتایج تجربی اثربخشی مدل VQA رتبه را نشان می دهد.مدل ما از نظر دقت و میانگین رتبه متقابل (MRR) به طور قابل توجهی از مدلهای پیشرفته موجود در مجموعه داده های استاندارد VQA ، از جمله VQA V2.0 و COCO-QA ، بهتر است.عملکرد برتر رتبه VQA در توانایی خود در رسیدگی به سؤالات پیچیده ای که نیاز به درک جزئیات ظریف و ایجاد استنتاج های پیچیده از تصویر و متن دارد ، مشهود است.این کار اثربخشی یک استراتژی آموزش ترکیبی مبتنی بر رتبه در بهبود عملکرد VQA را برجسته می کند و زمینه را برای تحقیقات بیشتر در روشهای یادگیری چند مدلی فراهم می کند.