Abstrakt. Frågesvar är en viktig uppgift för både autonoma agenter och virtuella assistenter och visades stödja funktionshindrade i att effektivt navigera i en överväldigande miljö. Många befintliga metoder fokuserar på observationsbaserade frågor och ignorerar vår förmåga att sömlöst kombinera observerat innehåll med allmän kunskap. För att förstå interaktioner med en kunskapsbas har ett dataset införts nyligen och nyckelords matchningstekniker visade sig ge övertygande resultat trots att de är sårbara för missuppfattningar på grund av synonymer och homografer. För att ta itu med denna fråga utvecklar vi ett inlärningsbaserat tillvägagångssätt som går direkt till fakta via ett inlärt inbäddat utrymme. Vi demonstrerar toppmoderna resultat på den utmanande nyligen införda faktabaserade visuella frågan svar dataset, outperforming konkurrerande metoder med mer än 5%.
Det aktuella arbetet följer upp vår tidigare metod, Straight to the Facts (STTF) REF.
Straight to the Facts: Learning Knowledge Base Retrieval for Factual Visual Question Answering
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}