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- Broaden the Vision: Geo-Diverse Visual Commonsense Reasoning [49.0]
視覚・言語モデルによる文化的・地理的コモンセンス理解能力をテストするためにGeo-Diverse Visual Commonsense Reasoning dataset(GD-VCR)を構築した。 その結果,東アジア,南アジア,アフリカを含む非西欧地域での両モデルの性能は,西欧地域に比べて著しく低いことがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） 参考訳（全文） (Tue, 14 Sep 2021 17:52:55 GMT)- 結婚式の画像は地域やその文化によって大幅に異なるなど、地域的特性が出る画像がある。西欧、東アジア、南アジア、アフリカに関する画像328枚と886のQAペアからなるデータセットを作成、VisualBERTとViLBERT（VCRでトレーニング済み）がGD-VCRに対応可能か確認、西欧地域以外では性能が下がることが分かったとのこと。
- 直感的にはそうなりそうだが確認されると興味深い結果。論文中の分析で地域特性(結婚式、宗教、祭りなど)を含むシナリオのギャップが大きいというのも納得感がある。顧客が登場するシナリオでも差が大きいとのことでこれは地元の商店で買い物をするか、スーパーマーケットで買い物をするかの差ではないかとのこと。この考察も面白い。