正是因为单词相关性在解决各种NLP任务中起着至关重要的作用,Transformer在这个领域取得了惊人的成功。此外,Transformer在纯视觉领域也显示出巨大的潜力,已经提出了许多基于Transformer的架构来解决不同的视觉任务[Khan等人,2021]。 在这种进步的推动下,一款基于纯transformer的同质编码器-解码器字幕器即将问世。如图2所示,...
(22年综述翻译)Image captioning in the transformer age Abstract 图像字幕(IC)通过将各种技术整合到CNN-RNN编-解码器架构中,取得了惊人的发展。然而,由于CNN和RNN不共享基本的网络组件,这样的异质管道很难进行端到端的训练,视觉编码器将无法从字幕标签中学习任何东西。这一缺陷促使研究人员开发了一种促进端到端训练...
包含125篇相关论文,涉及Image Captioning,VQA,Retrieval三大方向! AI做题家 290 0 伊朗科技大学学者提出用于医学图像识别的骨干网络MedViT,融合了CNN和Transformer的结构,在多项医学图像任务取得不错效果! AI做题家 1068 0 我敢说学习【NLP自然语言处理】只要看这个就够了,NLP中最重要的核心内容,不愧是大家一致仍可...
因此近几年来大量的工作致力于图像字幕（image captioning），这项任务简而言之就是“使用语法和语义正确...
Image Captioning In the Transformer Age 来自 Semantic Scholar 喜欢 0 阅读量: 184 作者:Y Xu,L Li,H Xu,S Huang,F Huang,J Cai 摘要: Image Captioning (IC) has achieved astonishing developments by incorporating various techniques into the CNN-RNN encoder-decoder architecture. However, since CNN ...
Variational Transformer: A Framework Beyond the Trade-off between Accuracy and Diversity for Image Captioning 论文地址：https://arxiv.org/abs/2205.14458[1]代码地址：未开源 2. Motivation 在图像字幕中，生成多样化和准确的字幕是一项具有挑战性的任务，尽管付出了最大努力，但尚未完成。虽然目前的captioning...
Variational Transformer: A Framework Beyond the Trade-off between Accuracy and Diversity for Image Captioning 论文地址:https://arxiv.org/abs/2205.14458[1] 代码地址:未开源 2. Motivation 在图像字幕中,生成多样化和准确的字幕是一项具有挑战性的任务,尽管付出了最大努力,但尚未完成。虽然目前的captioning最新...
Variational Transformer: A Framework Beyond the Trade-off between Accuracy and Diversity for Image Captioning 论文地址:https://arxiv.org/abs/2205.14458 [1] 代码地址:未开源 2. Motivation 在图像字幕中,生成多样化和准确的字幕是一项具有挑战性的任务,尽管付出了最大努力,但尚未完成。虽然目前的captioning最新...
One important aspect of captioning is the notion of attention: how to decide what to describe and in which order. Inspired by the successes in text analysis and translation, previous works have proposed the transformer architecture for image captioning. However, the structure between the semantic ...
使用MT(Multimodal Transformer)model for image captioning,与CNN-RNN captioning 模型不同,MT不使用RNN,完全依赖注意力机制,使用深度 encoder-decoder来同时获得每个模态的 self-attention 和跨模态的 co-attention 针对最后一点: 使用multi-view feature learning 以适应对齐和非对齐的 multi-view visual features ...