Abstrakt. Visuell frågeställare (VQA) är en intressant inlärningsmiljö för att utvärdera förmågor och brister i nuvarande system för bildförståelse. Många av de nyligen föreslagna VQA-systemen omfattar uppmärksamhets- eller minnesmekanismer som utformats för att utföra "resonemang". Dessutom, för uppgiften att flera val VQA, nästan alla dessa system utbildar en multi-klass klassificering på bild och frågefunktioner för att förutsäga svaren. Detta dokument ifrågasätter värdet av dessa gemensamma metoder och utvecklar en enkel alternativ modell baserad på binär klassificering. Istället för att behandla svar som konkurrerande val får vår modell svaret som input och förutspår om en bildfråga-svar-trillett är korrekt eller inte. Vi utvärderar vår modell på Visual7W Telling och VQA Real Multiple Choice uppgifter, och finner att även enkla versioner av vår modell fungerar konkurrenskraftigt. Vår bästa modell uppnår toppmodern prestanda på 65,8 % på Visual7W Telling-uppgiften och konkurrerar förvånansvärt bra med de mest komplexa system som föreslås för VQA Real Multiple Choice-uppgiften. Dessutom utforskar vi varianter av vår modell och studerar möjligheten att överföra vår modell mellan båda dataseten. Vi presenterar också en felanalys av vår bästa modell, vars resultat tyder på att ett nyckelproblem med nuvarande VQA-system ligger i avsaknaden av visuell grundläggning och lokalisering av begrepp som förekommer i frågorna och svaren.
REF föreslog en liknande modell för uppgiften med flera val VQA, och föreslog ett korsdatauppsättning generaliseringssystem som ett utvärderingskriterium för VQA-system.
Revisiting Visual Question Answering Baselines
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}