核心概念
特徴交換モジュールを導入することで、画像の物体と文章の単語の対応関係を強化し、マルチモーダル情報の統合を促進する。
要約
本論文は、特徴交換型マルチモーダル推論(FSMR)モデルを提案している。FSMRは、事前学習された視覚言語モデルをエンコーダとして使用し、テキストと画像の両方の入力を効果的に表現する。特徴交換モジュールを導入し、画像の物体と文章の単語の特徴を交換することで、両者の関係性を強化する。さらに、マルチモーダルクロスアテンションメカニズムを組み込み、テキストと視覚情報の統合を促進する。訓練時には、画像-テキストマッチングロスと交差エントロピーロスを使用し、視覚と言語の意味的整合性を確保する。PMRデータセットでの実験結果から、FSMRが最先端のベースラインモデルを上回る性能を示すことが確認された。
統計
とは、ビジネスについて話し合っている。
とは、傘の下の椅子に座ってビジネスについて話している。