modality / multi-modal / VQA

modality

• 딥러닝에서, modality란 입력 데이터의 종류 또는 유형을 의미합니다.
• 보통 비전, 음성, 텍스트 등과 같은 다양한 유형의 모달리티가 있으며, 이러한 모달리티는 서로 다른 형식의 입력 데이터를 나타냅니다.
• 예를 들어, 이미지 모달리티는 픽셀 값으로 구성된 이미지 데이터를 나타내고, 텍스트 모달리티는 단어, 문장 또는 문서와 같은 텍스트 데이터를 나타냅니다.
• 딥러닝 모델은 다양한 모달리티의 입력 데이터를 처리하고, 여러 모달리티를 조합하여 보다 정확한 예측 결과를 도출할 수 있습니다.

multi-modal

• 딥러닝에서, multi-modal은 여러 가지 유형의 모달리티(입력 데이터의 종류)를 사용하여 예측을 수행하는 모델을 의미합니다.
• 이러한 모델은 시각, 언어, 음성 등 다양한 모달리티에서 정보를 추출하고, 이를 결합하여 보다 정확한 예측 결과를 도출할 수 있습니다.
• 예를 들어, 이미지 캡셔닝이나 시각적 질의응답(VQA)과 같은 작업에서는 이미지와 텍스트 모달리티를 모두 사용하여 예측을 수행합니다.
• 이러한 방식으로 모델은 다양한 유형의 데이터에서 정보를 추출하고, 이를 통합하여 예측을 수행할 수 있습니다.

VQA(Visual Question Answering)

• 이미지나 비디오에 대한 질문에 대답을 제공하는 딥러닝 기술입니다.
• VQA 시스템은 컴퓨터 비전과 자연어 처리를 결합하여, 이미지나 비디오에서 추출된 정보를 이용하여 자연어로 된 질문에 대한 답변을 생성합니다.
• 이 기술은 주로 이미지나 비디오에서 추출된 정보를 이용하여, 답변을 생성하는 방식으로 동작합니다.
• 예를 들어, "이 사진에는 어떤 동물이 있나요?"라는 질문에 대한 답변으로 "강아지" 라는 답변을 생성할 수 있습니다.
• VQA 기술은 이미지나 비디오에서 발생하는 정보의 양이 많아지면서, 이를 빠르고 정확하게 처리하기 위해 개발되었습니다.
• 이러한 기술은 인터넷 검색, 자율 주행 자동차, 로봇 공학 등 다양한 분야에서 활용됩니다.