EVJVQA challenge: multilingual visual question answering
Tác giả: Ngan Luu-Thuy Nguyen, Nghia Hieu Nguyen, Duong T.D. Vo, Khanh Quoc Tran, Kiet Van Nguyen
Số trang:
P. 237-258
Số phát hành:
Tập 39 - Số 3
Kiểu tài liệu:
Tạp chí trong nước
Nơi lưu trữ:
03 Quang Trung
Mã phân loại:
005
Ngôn ngữ:
English
Từ khóa:
Computer science, visual question answering, vision-language understanding, multiModal learning, information fusion, transformer model
Chủ đề:
Computer science
Tóm tắt:
In this article, we present details of the organization of the challenge, an overview of the methods employed by shared-task participants, and the results. The highest performances are 0.4392 in F1-score and 0.4009 in BLUE on the private test set. The multilingual QA systems proposed by the top 2 teams use ViT for the pre-trained vision model and mT5 for the pre-trained language model, a powerful pre-trained language model based on the transformer architecture. EVJVQA is a challenging dataset that motivates NLP and CV researchers to further explore the multilingual models or systems for visual question answering systems.
Tạp chí liên quan
- Khảo sát lực mô-men xoắn trước và sau tải lực trong phục hình all-on-four hàm dưới
- Tăng trưởng ở trẻ sơ sinh được hồi sức sau phẫu thuật đường tiêu hóa tại Bệnh viện Nhi Đồng 1 và các yếu tố liên quan
- Thất bại với thông khí không xâm lấn sau rút nội khí quản ở trẻ sơ sinh non tháng tại Bệnh viện Nhi Đồng 1 và các yếu tố liên quan
- Vai trò của người hướng dẫn lâm sàng ảnh hưởng đến kỹ năng giao tiếp với bệnh nhi của sinh viên khối Điều dưỡng năm cuối Đại Học Y Dược Thành Phố Hồ Chí Minh
- Nhân một trường hợp tạo nhịp bó nhánh trái – Cơ hội mới cho trẻ em Việt Nam





