정확도와 다양성을 고려한 시각적 질문 생성 프레임워크

최희연, 최동완

http://doi.org/10.5626/JOK.2025.52.1.62

시각적 질문 생성(Visual Question Generation)은 주어진 이미지에 대한 질문을 생성하는 과제로, 필요에 따라 답변이나 답변유형 등 추가 정보를 활용한다. 이미지에는 여러 객체가 포함되어 있어 VQG 시스템은 한 이미지에 대해 다양한 질문을 생성할 수 있어야 하며, 생성된 질문은 이미지 및 추가 정보와 연관성을 가져야 한다. 그러나 연관성에 집중한 모델은 학습 과정에서 데이터셋에 과적합되어 질문 다양성이 부족해질 수 있고, 반대로 다양성에 치우친 모델은 입력과의 연관성이 떨어질 수 있다. 이 사이 균형을 맞추기 위해, 본 논문에서는 BCVQG(BLIP-CVAE VQG)를 제안한다. BCVQG는 대규모 이미지-텍스트 데이터셋으로 사전학습된 비전-언어 모델 BLIP과 조건부 변분 오토인코더(Conditional Variational AutoEncoder)를 결합해 설계되었으며, 제안된 방법의 효과는 VQA2.0 데이터셋을 통한 정량적 및 정성적 평가를 통해 입증된다.