M3D-VQA 数据集另一个重要作用是作为总数据集 M3D-Data 的一部分,用于训练和评估M3D-LaMed 模型。它支持3D 医疗场景的开放式和封闭式视觉问答等多模态任务,对于训练模型至关重要。二者共同推动了3D医疗图像分析领域的发展,为临床诊断和治疗提供了新的工具和方法。 M3D-VQA 数据集中的图像数据基于M3D-Cap,需要...
Visual Grounding 视觉定位(Visual grounding)是一种根据文本描述在3D场景中定位物体的任务,与3D视觉问答(3D VQA)相比,视觉定位更注重于目标的级推理和匹配能力。该任务可以分为两个子任务:目标检测和目标识别(将文本描述与目标物体匹配)。尽管一些方法专注于学习模型来同时解决这两个任务 [16, 104],但其他方法主要...
3.2 3D-VQA 模型架构 我们的下游 3D-VQA 任务架构(图 2)由三个模块组成:预训练的 3D 场景编码器 fθ(处理 3D 场景点特征)、CLIP 文本编码器(生成问题词嵌入)和 3D 视觉语言转换器融合视觉和问题表征。该模型的任务是找到问题的正确答案并定位问题所引用的目标对象。 为了处理这个问题,我们使用 CLIP 的文本编...
数据集统计情况。M3D-Data共包括4个子数据集，分别为M3D-Cap （图文对）, M3D-VQA（视觉问答对）, M3D-RefSeg（推理分割）和M3D-Seg（整合25个3D分割数据集）。M3D-VQA 数据集分布。其中问题类型主要包括平面、期相、器官、异常和定位五类常见的3D图像问题。我们整合了几乎所有开源的3D医学分割数据集，组成...
在大多数比较中,将语言模型基础设为LLaMA-3.1-8b,场景分词器参数设为50× 256×2048。对于视觉问答(VQA)比较,将语言模型基础设为LLaMA-2-7b,场景分词器的分辨率设为25×25,以确保公平性。对所有训练使用AdamW优化器。场景分词器的训练使...
C3DVQA结合了特征学习和分数池化到一个时空特征学习过程中。 方法论: 使用2D卷积层提取空间特征,3D卷积层学习时空特征。 实证发现3D卷积层能够捕捉视频的时间掩蔽效应。 在LIVE和CSIQ数据集上评估了所提出的方法,实验结果表明该方法达到了最先进的性能。点
香港城市大学可视化计算实验室在读博士叶舒泉等人在最新的研究中,将VQA扩展到3DQA,使用几何编码器和外观编码器分别从点云和颜色点云中提取几何和外观信息,并依此提出了第一个基于Transformer的3D场景问答模型3DQA-TR。其中,几何编码器在考虑单个对象的几何特征的同时,还要明确地将坐标和尺度结合到空间嵌入中,以便对对象...
参与多个国际评测和比赛，在纯文本生成、多模态生成等相关评测榜单上多次达到第一，并在多模态VQA榜单上首次超越人类水平。负责ModelScopeGPT项目，打造大小模型协同的agent系统和基于开源大模型的ModelScope-Agent框架。二、七大板块共探产业变局与破局，完整议程即将公布 大会设置了开幕式、大模型专场、AI Infra专场、AI...
VQA --answer_loss_weight 3.0 \ --i2tfile<path/to/i2tfile>\ --first_stage_ckpt_path<path/to/detector_ckpt>\ --use_text_decoder --share_decoder \ --scene_feature_position paralleltwin --lr_blip3d"3e-5"--scheduler_type step_except_2d \ --epoch 10 --lr_decay_step 5 8 --lr_...
通过利用大规模的训练数据,单个视觉-语言模型通常可以执行多种图像到文本的生成任务,如图像字幕和视觉问题回答(VQA)。值得注意的例子包括SimVLM[192],BLIP[193]和OFA[194]等。更强大的视觉-语言模型如BLIP-2[195],Flamingo[196]和LLaVA[197],能够基于输入图像处理多轮对话和推理。随着扩散模型的引入,文本到图像...