Informazio espaziala aztertzen eredu multimodaletan
Lan honetan, irudiak eta testua prozesatzen dituzten transformer multimodalak aztertu dira, irudiak prozesatzeko garaian objektuen posizioa kodetzeko duten eran sakonduz. Ikerketa hori egiteko, objektuen posizioa kodetzeko modu, edo spatial embedding, desberdinak konparatu dira elkarren artean. Oina...
| Autor: | |
|---|---|
| Tipo de recurso: | tesis de maestría |
| Fecha de publicación: | 2022 |
| País: | España |
| Institución: | Universidad del País Vasco |
| Repositorio: | Addi. Archivo Digital para la Docencia y la Investigación |
| OAI Identifier: | oai:addi.ehu.eus:10810/58980 |
| Acceso en línea: | http://hdl.handle.net/10810/58980 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | ikaskuntza sakona ataza multimodalak transformerrak ikusmen artifiziala lengoaia naturalen prozesamendua |
| Sumario: | Lan honetan, irudiak eta testua prozesatzen dituzten transformer multimodalak aztertu dira, irudiak prozesatzeko garaian objektuen posizioa kodetzeko duten eran sakonduz. Ikerketa hori egiteko, objektuen posizioa kodetzeko modu, edo spatial embedding, desberdinak konparatu dira elkarren artean. Oinarritzat VisualBERT izeneko transformer multimodal bat hartu da, zeinak ez duen spatial embeddingik erabiltzen izatez, eta hainbat embedding inplementatu dira eta elkarren artean konparatu. Visual question answering (VQA) hartu da konparatzeko erabiliko den ataza bezala, zeinetan irudi bat eta honen gaineko galdera bat hartuta galderari erantzun behar zaion. Bertan ikusiko da ea spatial embedding desberdinek nolako eragina duten galderei erantzuterako garaian. VQA v2.0 datu-multzoa erabiliko da probak egiteko hasieran, atazari lotua dagoen datu-multzoa izanik. Ondoren, honen azpimultzo bat egingo da, galdera espazialek soilik osaturiko instantziak hartuz, ikusteko, espezifikoki arrazonamendu espazialean nolako eragina duen. Gainera, beste bi transformer multimodalekin konparatuko da VisualBERT, LxMERT eta ViLTekin, hauek integratzen dituztelako spatial embeddingak hasieratik, eta beraz, ondorioak ateratzen lagundu dezakeelako konparaketa honek. Esperimentazio eta konparaketaren ondoren, hainbat ondorio aterako dira: lehenik, ikusiko da, spatial embeddingek ez dutela diferentziarik suposatzen VQA atazan VisualBERT erabiltzerakoan. Gainera, honen arrazoia, ziurrenik, sareen aurre-entrenamendua dela argudiatuko da, informazio espaziala erabiltzen ikasteko fine-tuning fasea nahikoa ez dela ondorioztatuz. Horiek horrela, etorkizunerako hainbat ikerketa proposamen egingo dira, spatial embeddingak hobeto erabiltzen ikasteko helburuarekin. |
|---|