图像特征输入部分,将图像切块看成一个图像块序列,通过linear projection转化成visual embedding,然后和postion embedding进行相加,最后和modal-type embedding进行concate。 其中word embedding和visual embedding通过可学习的modal-type embedding标志位来区分,其中0标志位表示word embedding部分,1标志位表示visual embedding部分。
在人工智能顶级期刊IEEE TPAMI（影响因子：23.6）上发表题为“Robust Visual Question Answering: Datasets, Methods, and Future Challenges”（鲁棒视觉问答：数据集、方法与挑战）的综述论文，对鲁棒视觉问答方法与测评数据集进行了深入探讨与梳理，并对该方向下一步的关注重点进行...
视觉问答(Visual Question Answering,VQA),是一种涉及计算机视觉和自然语言处理的学习任务。这一任务的定义如下: A VQA system takes as input an image and a free-form, open-ended, natural-language question about the image and produces a natural-language answer as the output[1]。 翻译为中文:一个VQA...
视觉语言问答(Visual question answering)任务即看图回答问题,输入图片和问题,输出合理的回答。一些研究者将解决VQA 的网络分为两大类,一种称为巨型网络 (monolithic network),也就是利用我们熟知的 CNN (VGG, ResNet 等), RNN 为基础,设计一个固定的网络架构处理 VQA 任务,比如CNN+LSTM 再连一个全连接分类器;...
视觉问答VQA(visual question answering)是备受关注的多模态人工智能任务,是计算机视觉与自然语言处理领域的交叉学科。通常来说,视觉问答形式表现为将图像与自然语言问题作为输入,从候选答案中选取正确答案或直接生成开放式答案,要求模型具备理解不同模态信息的能力,包括复杂图像和自然语言文本。通常视觉问答模型基本原理如图1...
视觉问答(Visual Question Answering,VQA),是一种涉及计算机视觉和自然语言处理的学习任务。这一任务的定义如下: A VQA system takes as input an image and a free-form, open-ended, natural-language questio...
今天来聊一聊什么是视觉问答的深度注意力张量神经网络架构 在当今的人工智能领域，视觉问答（Visual Question Answering，VQA）已经成为一个备受关注和挑战的任务。通过将计算机视觉和自然语言处理相结合，VQA旨在使计算机能够理解图像并回答有关图像内容的问题。近年来，深度学习技术的快速发展为VQA任务带来了新的解决方案，...
视觉问答模型(Visual Question Answering,VQA)是一种人工智能模型,旨在理解和回答关于图像内容的问题。这种模型结合了计算机视觉和自然语言处理两个领域的技术,实现了对图像内容的深度理解和解析。 在视觉问答模型中,首先需要对输入的图像进行特征提取,这通常通过卷积神经网络(CNN)完成。CNN能够对图像进行逐层的特征提取,...
2024年2月,西安交通大学智能网络与网络安全教育部重点实验室与陕西省大数据知识工程实验室(跨媒体知识融合与工程应用研究所)师生,在人工智能顶级期刊IEEE TPAMI(影响因子:23.6)上发表题为“Robust Visual Question Answering: Datasets, Methods, and Future Challenges”(鲁棒视觉问答:数据集、方法与挑战)的综述论文,对...
1.SimVQA: Exploring Simulated Environments for Visual Question Answering 2.A Thousand Words Are Worth More Than a Picture: Natural Language-Centric Outside-Knowledge Visual Question Answering 3.SwapMix: Diagnosing and Regularizing the Over-reliance on Visual Context in Visual Question Answering ...