阿里AI打破视觉对话识别纪录 看图说话能力再提升 【环球网科技综合报道】近日, 在第二届视觉对话竞赛Visual Dialogue Challenge中,阿里AI击败了微软、首尔大学等十支参赛队伍,获得冠军。 据了解,视觉对话竞赛由美国佐治亚理工大学、Facebook人工智能实验室(FAIR)等机构联合全球视觉技术领域顶级学术会议CVPR发起,是目前视觉对...
Paper下载地址: ViLBERT: Pretraining Task-Agnostic Visiolinguistic Representations for Vision-and-Language Tasks1.背景通过在图像、视频甚至全3D环境中生成或响应自然语言来展示其视觉理解能力的系统已经取…
人们对视觉对话(Visual Dialog)的研究抱有一个远大的目标,就是教会机器用自然语言与人类讨论视觉内容。这个正在快速增长的研究领域集合了计算机视觉、自然语言处理以及对话系统研究三个方向的成果。 总的来说,对话系统的功能可以在一个范围内变化。这个范围一个极端是任务驱动的对话机器人,人们可以和它对话来完成一些具体...
传统的生成式解码器采用LSTM对输入的全局语义信息进行解码,但由于全局语义缺少刻画输入图像和对话历史的细节信息且全局语义随着LSTM解码的行进几乎不发生改变,这就导致了生成的回复中包含了大量的重复的单词且缺少输入端的细节信息,严重影响了生成式视觉对话系统的用户体验。如何减少回复中重复的单词并包含更多细节信息是视觉...
多视图注意网络(Multi-View Attention Network,MVAN),该网络利用问题引导的上下文信息和对话历史线索;然后,通过顺序对齐过程有效地学习视觉和文本表示之间的语义对齐。 MVAN由三个主要模块组成: 1、上下文匹配模块(Context Matching module)在句子层面有效地表示与问题相关的对话历史上下文信息。这是因为,一般来说,一个句...
另一方面，相机可以捕捉到我们在瞬息之间忽略的微妙细节，而这些细节在静态照片中得以放大呈现，增强了观众的观感。总的来说，眼睛和相机在记录视觉信息的方式上有根本的区别：眼睛是一个活生生的感知系统，它与大脑紧密相连，提供丰富的立体视觉和情感联系；而相机则是依据物理学原理进行图像捕捉的机器，它能精确测量光线...
在视觉对话领域，传统方法往往采用注意力机制，将一个模态的信息编码成全局表达后作用于另一个模态。这样的方法缺少对不同模态信息细粒度地建模，因而较难捕捉两个模态间单个实体的语义关系。图神经网络（GNN）在处理结构化数据方面展现出较强的优势，因此，作者基于图结构，提出了一种在细粒度上刻画跨模态语义鸿沟的...
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VD-BERT在视觉对话数据集VisDial实现了单个模型和集成模型上的最佳效果。视觉对话 人类感知世界是“多模态”的而非“单模态”，学习知识也是在多模态的条件下进行的。在所有的感知模态中，视觉和文本（语言），是其中最为重要的两类，而文本又是人类所独有的能力。通过将视觉感知到的内容转换为文本信息，是我们了解...