我们设计了一个co-attention方案,该方案可以建模多模态特征之间的依赖关系,并将多模态特征投影到公共特征子空间。为了便于描述,将M的大小定义为C×H×W。特征L具有与M相同的维数。首先,将特征M和L展平为大小为C×(HW)的矩阵表示。它们的相似性矩阵A∈ HW×HW的计算如下: A的元素 a_{ij} 表示M的第i个位置...
Motivation: 当前基于视觉注意的些VQA方法主要关注:”where to look”或者 visual attention。本文认为基于问题的attention “which word to listen to ” 或者question attenion也相当重要。基于这个动机,文中提出一种多模态注意模型:Co-attention + Question Hierarchy。即是图像和问题文本相互关注。 Contribution: 提出c...
3 模型 给定一个Tweet和与之对应的图片,我们的任务是自动为这条tweet产生合适的hashtags.为了把这个任务用到多模态tweets上,我们把这个任务作为一个多类别分为问题(multi-classclassification problem)。 模型的整个结构如上图,网络的输入是一张图片和一个可变长度文字的tweet。输出是一个向量,向量表示的每一个维度代...
多模态融合(一)Deep Modular Co-Attention Networks for Visual Question Answering 摘要 在VQA任务中,设计一个有效的Co-attention模块来将问题中的关键词和图像中的关键区域联系起来是解决问题的核心。此前,大多数成功的联合注意力学习尝试都是通过使用浅层模型来实现的,深度...(question-guided-attentionof images,GA...
这是Google在NeurIPS2017发表的一篇文章,在CV、NLP、多模态等各个领域都有很大的影响力,目前引用量已经4.5w+。Transformer中提出的Self-Attention是Attention的一种,用于计算特征中不同位置之间的权重,从而达到更新特征的效果。首先将input feature通过FC映射成Q、K、V三个特征,然后将Q和K进行点乘的得到attention map,...
大部分的在网络解码端实现语言和视觉的多模态融合,本文实现了在编码端进行语言和视觉的多模态融合,并且在后文中对比实验的效果比解码端融合效果更好。 提出了两种结构的语言和图像的co-attention。 引入边界增强模块(BEM)来强调网络对轮廓表示的关注,这有助于网络逐步恢复更精细的细节。 1. Encoder Fusion with Co...
上面的多模态的信息用门控的方式进行融合,由于文本信息还是占主要部分,再通过一个过滤门控,因为,在预测动词或副词的标签时,图像特征是不必要的。由于多模态融合特征或多或少地包含图像特征并且可能引入一些噪声,使用过滤门来组合来自不同信号的特征,这些特征更好地代表解决特定问题所需的信息。 最后通过CRF层进行标记...
图4 多模态融合与答案预测流程图 根据图4,本文采用深层的MCAN模型得到图片特征 X^{L} 和问题特征 Y^{L},然后设计attentional reduction model对 X^{L} 和Y^{L} 进行降维处理,得到低维度的图片特征 \tilde{x} 和问题特征 \tilde{y} ,接着采用和的方式对这两个低维度的特征进行线性多模态融合,得到多模态...
该技巧在很多的多模态问题中都可以使用,诸如VQA,同时去生成关于图片和问句的Attention。 协同注意力可以分为两种方式: Parallel Co-Attention:将数据源A和数据源B的信息结合(Bilinear等方式),再基于结合的信息分别对两种数据源生成其对应的Attention。 Alternating Co-Attention:先基于数据源A的信息,产生数据源B的...
此外,模型通过一种新颖的一维卷积神经网络(CNN)以分层的方式对问题进行推理(从而通过共同注意机制对图像进行推理)。 1、简介 我们提出了一个新的VQA多通道注意模型,具有以下两个独特特征: Co-Attention:我们提出了一种新的机制,将视觉注意和问题注意结合在一起,我们称之为共同注意。与以往只关注视觉注意的工作不同...