注意力机制文章翻译:《Bottom-Up and Top-Down Attention: Different Processes and Overlapping Neural Systems》 Orson 苟日新22 人赞同了该文章 目录 收起 摘要: 简介: 一、自下而上的注意 1、视觉竞争 2.显著图 3.自下而上的注意中的神经元时间进程 4.除放电率外的自下而上效应 二、自上而下的...
Bottom-Up and Top-Down Attention for Image Captioning and Visual Question Answering 图像标题和视觉问题回答的自下而上和自上而下的注意力 论文解读: 摘要:提出了一种自下而上和自上而下的组合注意机制。 现在的研究重点:细粒度的处理;多个推理步骤已得到高质量的输出。 研究内容:将由非视觉或任务特定上下文...
Top-down atttention 和 Bottom-up attention 结合起来,作者说 bottom-up attention 就是将图片的一些重要得区域提取出来,每一个区域都有一个特征向量,Top-down attention 就是确定特征对文本得贡献度。 对于一个图片I,提取出k个图片特征V=\{v_1,v_2,...,v_k\},v_i \epsilon R^D,每一个特...
4.2 ResNet Baseline 为了量化bottom-up attention 模型的影响,在caption和VQA实验中,我们根据先前的工作以及消减后的基准评估了完整模型。在每种情况下,基线(ResNet)都使用在ImageNet上经过预训练的ResNet CNN来编码每个图像,以代替自下而上的注意力机制。 在Image Caption实验中,我们...
为了预训练 bottom-up attention 模型,我们首先使用ResNet-101在ImageNet上预训练用于分类的Faster R-CNN。然后我们使用 Visual Genome 数据进行训练。为了学习良好的特征表示,我们添加了一个额外的训练输出来预测属性类(除了对象类之外)。为了预测区域i的属性,我们将平均池化卷积特征 vi 与学习到的真值(ground-truth ...
Bottom Up and Top Down Attention for Image Captioning and Visual Question Answering 阅读总结 笔记不能简单的抄写文中的内容,得有自己的思考和理解。 一、基本信息 \1.标题: Bottom Up and Top Do
《Bottom-Up and Top-Down Attention for Image Captioning and Visual Question Answering》 Answeringblog.csdn.net一、Introduction 本文提出了联合bottom-up和topdown的注意力机制,对目标物体和图像其它显著区域施加注意力权重。论文解决了imagecaption以及VQA两个任务。1.thebottom-upmechanism(Faster R-CNN):提取图像...
In this work, we propose a combined bottom-up and top-down attention mechanism that enables attention to be calculated at the level of objects and other salient image regions. This is the natural basis for attention to be considered. Within our approach, the bottom-up mechanism (b...
Bottom-up attentionTop-down attentionNews videoThis paper presents a new attention model for detecting visual saliency in news video. In the proposed model, bottom-up (low level) features and top-down (high level) factors are used to compute bottom-up saliency and top-down saliency respectively...
《Bottom-Up and Top-Down Attention for Image Captioning and Visual Question Answering》 Answeringblog.csdn.net一、Introduction 本文提出了联合bottom-up和topdown的注意力机制,对目标物体和图像其它显著区域施加注意力权重。论文解决了image caption以及VQA两个任务。 1.thebottom-upmechanism(Faster R-CNN):提取...