代码:peteanderson80/bottom-up-attention caffe版本调试:主要针对vqa经典bottom-up-top-down 参考文章caffee 安装ubuntu(已调通,csdn 号主要针对调试代码编写博客) pytorch版本调试:https://github.com/BierOne/bottom-up-attention-vqa(已调通) 个人理解,cnn提取特征每个均匀区域都要关注,而建立在faster rcnn 只需...
这里paper将非视觉或特定任务上下文的注意力机制称为top-down,视觉前馈注意力机制称为bottom-up。 传统在caption和VQA所用的visual attention机制都是top-down的变体,将上下文(或图像关联的问题)作为部分完成的caption输出表征,这些机制通常被训练去选择性地去attend CNN的输出。(PS:这段话不是看的很明白)然而,这种方...
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...
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...
3.2.1Top-Down Attention LSTM 在Caption model中,我们将第一个LSTM层描述为自顶向下的视觉注意力模型,而将第二个LSTM层描述为语言模型,并在接下来的等式中使用上标指示每个层。注意,自底向上的注意力模型在3.1节中进行了描述,在这一节中,它的输出被简单地认为是特征V。每个时间步的Attention LSTM的输入向量由LS...
A pytorch implementation of "Bottom-Up and Top-Down Attention for Image Captioning and Visual Question Answering" for image captioning. - zsh2401/ZZ_BUTD_model
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, and Tips and Tricks for Visual Question Answering: Learnings from the 2017 Challenge. Some example object and attribute predictions for salient image regions are illustrated below. ...
Top-down visual attention mechanisms have been used extensively in image captioning and visual question answering (VQA) to enable deeper image understanding through fine-grained analysis and even multiple steps of reasoning. In this work, we propose a combined bottom-up and top-down attention mechani...
视频中的图片显示的Bottom-up top-down attention模型图里,只有其中的top-down attention部分,里面的bottom-up attention是怎么体现的? 我查了下论文,原文里提到了, the top-down mechanism uses task-specific context to predict an attention distribution over the image region. 这跟视频里讲的利用第二层LSTM的...