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...
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;另一种...
基于pipeline的视觉问答(visual-question-answering)任务,采用dandelin/vilt-b32-finetuned-vqa对图片进行视觉问答,代码如下: 代码语言:javascript 复制 importos os.environ["HF_ENDPOINT"]="https://hf-mirror.com"os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="2"from transformersimportpipeline oracle=pipeline(task="vqa"...
DA VQA Score 55.7 -2023-03 PyTorch GPU CUDA 查看项目 Kosmos-1- ON COCO Captions test CIDEr 84.7 SPICE 16.8 -2023-02 PyTorch TensorFlow GPU CPU CUDA 查看项目 BLIP-2- ON COCO 2023 SOTA! Recall @ 10 98.5 Recall@1 85.4 recall@5
模型架构基于论文Hierarchical Question-Image Co-Attention for Visual Question Answering。 技术层面 应用程序中使用的模型是在VQA 2.0数据集上训练的,在该数据集上论文的准确率为 54%,在VQA-Flask-App中使用的模型准确率为 49.20%。 本地运行应用程序
Bidirectional Contrastive Split Learning for Visual Question Answering论文下载 论文作者 Yuwei Sun, Hideya Ochiai 内容简介 本文提出了一种名为双向对比分裂学习(BiCSL)的方法,用于在保护隐私的前提下解决视觉问答(VQA)任务。BiCSL通过将多模态模型分解为客户端组件和云端组件,利用模块间梯度共享和客户端间权重共享,...
【视觉问答(VQA)资源汇总】’Awesome Visual Question Answering - A reading list of resources dedicated to visual(image/video) question answering' by James Chuang GitHub: http://t.cn/Rc8NRh2
Deep Modular Co-Attention Networks for Visual Question Answering 先理解下这个要干嘛: Visual Question Answering (VQA): 给一个图片和关于这个图片的问题,然后模型输入这两个数据,输出答案。 文章中用得到的数据库VQA-v2里的一个例子: 把中间的乱七八糟给盖住: 输入问题:胡子是用什么做的? 输出答案:...猜...
《Visual Question Generation as Dual Task of Visual Question Answering》阅读笔记 一、研究背景 视觉问答(VQA)和视觉问题生成(VQG)是计算机视觉中的两个主题,但它们通常是分开探索的,尽管它们具有内在的互补关系。 在本文中,提出了一个端到端的统一模型,即可逆问答网络(iQAN),将问题生成作为问题回答的双重任务来...
【PyTorch实现的视觉问答(VQA)】’Visual Question Answering in Pytorch' by Remi GitHub: http://t.cn/RSn21AT