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;...
Medical Visual Question Answering (VQA) is an important task in medical multi-modal Large Language Models(LLMs), aiming to answer clinically relevant questions regarding input medical images. This technique hasthe potential to improve the efficiency of medical professionals while relieving the burden on...
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，而深度注意力张量神经网络架构则在这一领域发挥着重要的作...
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,...
在人工智能的浩瀚星空中,多模态视觉问答(Visual Question Answering, VQA)如同一颗璀璨的明星,正引领着计算机视觉与自然语言处理两大领域的深度融合。VQA不仅要求系统能够准确理解图像中的复杂场景,还需精准把握自然语言问题的语义,从而输出合理且准确的答案。本文将简明扼要地介绍VQA的基本概念、关键技术、实际应用及未来展...
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)是结合自然语言处理和计算机视觉技术的一种新兴任务。本文是一份视觉问答技术研究情况的调查,我们在文中列举了一些用于解决这个任务的数据集和模型。调查的第一部分详细介绍了用于 VQA 的不同数据集,并比较了各数据集的特点。调查的第二部分详细介绍了 VQA 的不同模型,分为...
通过多模态关系图学习实现可解释的医学图像视觉问答|文献速递--Transformer架构在医学影像分析中的应用Title题目Interpretable medical image Visual Question Answering via multi-modal relationship graph learning通过多模态关系图学习实现可解释的医学图像视觉问答。01文献速递介绍医学视觉问答(VQA)是医学多模态大语言模型(LLM...
视觉问答(visual question answering/ VQA)是结合自然语言处理和计算机视觉技术的一种新兴任务。本文是一份视觉问答技术研究情况的调查,我们在文中列举了一些用于解决这个任务的数据集和模型。调查的第一部分详细介绍了用于 VQA 的不同数据集,并比较了各数据集的特点。调查的第二部分详细介绍了 VQA 的不同模型,分为...