刚刚做了个VQA的组会,所以把PPT分享下。 这里我们讨论的是类似VQA 2.0这样的真实数据集VQA而不是CLEVR这样的人造生成数据集。 如果对真实数据的VQA感兴趣的话,我复现了大多数近年的State-of-the-art文章,代码可…
也就是利用我们熟知的 CNN (VGG, ResNet 等), RNN 为基础,设计一个固定的网络架构处理 VQA 任务,比如CNN+LSTM 再连一个全连接分类器;另一种称为 Neural modular network (NMN, 神经模块网络),这类方法认为问题是一系列基础模块的组合(如find, relate, count等),这些基础模块的功能可以用子网络来拟合,回答...
目前的所有VQA的模型,大多只是在解决六个问题中的最后一个和部分的attention类罢了,通过更好的feature,更好的注意力/融合机制之类的。 Step 4:各类问题的比例(仅来自500+个我看的例子) 这里baseline就是BUTD模型。但这个比例仅来自我看的500+个例子。其中可以看出,确实是最后一类占了多数,这也就是为什么VQA的模型...
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
RUBi: Reducing Unimodal Biasesfor Visual Question Answering Abstract 视觉问答(VQA)是回答有关图片的问题的任务。一些VQA模型通常利用单峰偏差来提供正确的答案,而不使用图像信息。因此,当对训练集分布之外的数据进行评估时,它们的性能会受到很大的影响,这一关键问题使它们不适合于现实世界的设置。
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信息,理解问题的语义,然后选择正确的答案。 * 答案可以是文本、图像或两者结合。 2. 数据集: * 为了评估VQA模型的性能,研究者们创建了多个数据集,如Visual7W、VQA v1、VQA v2等。 * 这些...
Visual Question Answering (VQA) v2.0 is a dataset containing open-ended questions about images. These questions require an understanding of vision, language and commonsense knowledge to answer. It is the second version of the VQA dataset. 265,016 image
VC-VQA: Visual Calibration Mechanism for Visual Question Answering (VQA的视觉校准机制) is”为开头的问题的最频繁答案(41%)。为解决这一问题,VQAv2数据集被提出了。对于其中的每一个问题,该数据集都有两个相似的但答案不同的图像。 为了提高在视觉内容上的注意力,本文提出一种视觉校准...数据集偏差所误导,...
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)。 #什么是视觉问答? 视觉问答是一个有趣且具有挑战性的任务。它要求模型根据给定的图像和一个关于图像内容的问题,生成正确的答案...