上面谈到的只是LSTM和CNN组合,在这部分来说说Transformer和LSTM的结合,我们从”Attention on Attention for Image Captioning“这篇论文说起。对Transformer不熟悉的读者可以参考 我们来思考一下,Transformer这个结构最先提出是在“Attention is all you need”这篇论文中,在被用来处理机器翻译,那么图像描述问题是不是可...
1. 论文和代码地址 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。
1)Image Captioning: Transforming Objects into Words(2019) 模型结构: ● 使用对象检测器从图像中所有检测到的对象中提取外观特征(Appearance Features)和几何特征(Geometry Features); ● 对象关系转换器(Object Relation Transformer)根据外观特征和几何特征,生成文本字幕。 2)Attention on Attention for Image Captionin...
1. 论文和代码地址 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...
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...
联系视觉和语言在通用人工智能中起着至关重要的作用。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的语言描述图像”。 从2015 年开始这项任务的 pipeline 就被分为了两部分,第一阶段即对图像特征进行编码,第二阶段生成语句。这两年来,随着对物体对象区域,属性...
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...
(1) the standard methods (e.g., SGAE, UpDown, Transformer, M2 Transformer) that utilizes the ...
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 ...
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 ...