Visual Question Answering (VQA) has recently appeared as a hot research area in the field of computer vision and natural language processing. A VQA model uses both image and question features and fuses them to predict an answer for a given natural question related to an image. However, most ...
5 使用端到端的模块化神经网络来实现视觉推理 这篇论文也就是加州伯克利的Learning to reason: End-to-end module networks for visual question answering。这篇论文因为同样是基于Neural Module Networks, 所以在方法论上和上一篇论文是非常相似的: 可以说前面的layout prediction和上一篇的程序生成并没有区别,是一...
我们研究了对Kazemi和Elqursh提出的最先进的VQA模型(Show, ask, attend, and answer: A strong baseline for visual question answering.)的攻击,并在VQA数据集上证明了我们的方法的有效性。 1、简介 在这个越来越多的人试图通过人工构建与现实数据样本非常相似但破坏模型正确执行能力的对抗性样本来打破深网模型神圣...
代码语言:javascript 复制 importos os.environ["HF_ENDPOINT"]="https://hf-mirror.com"os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="2"from transformersimportpipeline oracle=pipeline(task="vqa",model="dandelin/vilt-b32-finetuned-vqa")image_url="./lena.png"output=oracle(question="What is she wearing ?"...
视觉问答(Visual Question Answering,VQA),是一种涉及计算机视觉和自然语言处理的学习任务。这一任务的定义如下: A VQA system takes as input an image and a free-form, open-ended, natural-language question about the image and produces a natural-language answer as the output[1]。 翻译为中文:一个VQA...
视觉问答(Visual Question Answering,VQA),是一种涉及计算机视觉和自然语言处理的学习任务。这一任务的定义如下: A VQA system takes as input an image and a free-form, open-ended, natural-language question about the image and produces a natural-language answer as the output[1]。 翻译为中文:一个VQA...
model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(1000, activation='softmax'))ifweights_path: model.load_weights(weights_path)returnmodel 2.2.2 处理输⼊源数据:⽂字 2.3 第三步, 选取VQA模型-MLP 2.3.1 选取VQA模型-MLP 2.3.2 选取VQA模型-LSTM...
huggingface多模态模型visual-question-answering详解-回复 Huggingface是一家自然语言处理(NLP)技术的领先者,他们提供了许多强大的工具和模型,来帮助开发者构建和部署NLP应用。其中,多模态模型是Huggingface提供的一项重要功能,可用于处理同时包含文本和图像的数据。本文将详细介绍Huggingface多模态模型中的一个重要任务——...
Visual Question Answering (VQA) is a growing field in computer vision and natural language processing that aims to develop algorithms capable of answering questions about visual content. In this article, we will provide anoverview of VQA, discussing its applications, challenges, and recent advances....
为了解决这一挑战,研究者提出了 VW-LMM(visual word large multi-modal model)。VW-LMM 引入了视觉词(visual words)的概念,用于构建视觉特征在LMM内部语义空间中的分布,为视觉建模(visual modeling)提供了监督信息。 如图1(c)所示,借助视觉词,VW-LMM 可以在不进行任何特定架构修改的情况下,实现统一的多模态自回归...