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목록VQA (3)
JINWOOJUNG
3D Concept Learning and Reasoning from Multi-View Image
Paperhttps://arxiv.org/abs/2303.11327 3D Concept Learning and Reasoning from Multi-View ImagesHumans are able to accurately reason in 3D by gathering multi-view observations of the surrounding world. Inspired by this insight, we introduce a new large-scale benchmark for 3D multi-view visual question answering (3DMV-VQA). This dataset is collected barxiv.org IntroductionVisual Reasoning은 시각적 장면에 ..
[ VLM ] VQA: Visual Question Answering
PapaerVQA: Visual Question Answering IntroductionImage&Video Captioning 분야에서의 Computer Vision&Natural Language Processing&Knowledge Representation을 결합한한 연구는 최근들어 많이 진행되고 있다. 기존 Image Captioning Task의 경우 Image의 완벽한 이해 없이도 간단한 Word Statistics만으로도 SOTA 성능을 보이는 것으로 보아 이미지의 깊은 이해 및 추론 성능이 불필요함을 의미한다. 즉, Image Captioning Task가 생각보다 "AI-complete"하지 않음을 시사한다.Knowledge Representation : 인간의 지식, 정보 등을 기계가 ..
[ VLM ] VLM Tasks와 Benchmarks..(1)
Vision Language Model(VLM)VLM은 Computer Vision과 Natural Language Processing을 결합한 모델로써, 이미지나 비디오와 같은 시각적 데이터와 텍스트 입력을 동시에 이해하고 처리할 수 있다. VLM TasksVisual Question Answering(VQA) & Visual ReasoningVQA는 시각 질의응답을 의미하며, 이미지와 질문을 동시에 입력받아 정답을 출력하는 태스크이다. 아래 그림과 같이, 그림과 질문을 입력으로 받아 단답형 정답을 도출하는 형태이며, 이 태스크의 초기 벤치마크로는 [VQA: Visual Question Answering (Antol et al., 2015)] 논문이 있다. VQA v1(2015) Benchmark는 ..