在2018年,Anderson等人在Bottom-up and top-down attention for image captioning and visual question answering中开创性地提出了自上而下和自下而上的注意力机制来学习候选对象地特征,首先使用Faster RCNN提取出图像中对象的特征,接着将提取出来的视觉特征与GRU(或LSTM)提取出的文本特征进行融合,得到注意力权重分布...
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...
模型架构基于论文 Hierarchical Question-Image Co-Attention for Visual Question Answering。 技术层面 应用程序中使用的模型是在 VQA 2.0 数据集上训练的,在该数据集上论文的准确率为 54%,在 VQA-Flask-App 中使用的模型准确率为 49.20%。 本地运行应用程序 代码是用 Python 3.7 编写的。如果您没有安装 Python...
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...
目前VQA系统的问题: 我觉得目前的主要问题是以下几点: 不会计数 无法区分答案相似的表达 无法理解歧义的问题,和问题的不同角度 Attention中缺少推理能力 缺少不选择的能力,即便遇到上述说的超纲题类型,也会瞎attend一个/几个物体 特征:没有足够的attribute,比如上图最后一个问风扇朝向的问题,即便关注对了物体,但是...
结合可视化分析目前Visual Question Answering(VQA)系统的主要问题 https://zhuanlan.zhihu.com/p/112022790 Awesome-Text-VQA 讨论范围: 数据集:VQA 2.0:https://visualqa.org/ 模型: Bot
视觉问答(Visual Question Answering, VQA)是一个跨学科的研究领域,它结合了计算机视觉、自然语言处理和机器学习等多个领域的知识。VQA的目标是让计算机能够理解并回答与图像相关的自然语言问题。以下是对VQA的综述: 1. 任务定义: * VQA任务通常包括一个图像、一个问题和一个答案选项。 * 计算机需要从图像中提取...
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——视觉问答(Visual Question Answering, VQA)。 #什么是视觉...
VQA: Given an image and a question in natural language, it requires reasoning over visual elements of the image and general knowledge to infer the correct answer. 和Textual QA区别 图像维度更高,会引入更多的噪声 图像没有文化那样的结构化和语法规则 ...