Chen等在An attention based convolutional neural network for visual question answering提出了以问题为导向地注意力机制,将问题特征嵌入到视觉空间中去,以此来预测正确答案。 Z. Yang等在Stacked Attention Networks for Image Question Answering中提出了多步推理注意力机制,但是在此注意力机制中,每次推理地视觉特征都是...
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...
（3）有好奇心的VQA系统： 论文1：Active Learning for Visual Question Answering: An Empirical Study ...
视觉问答（Visual Question Answering，简称VQA）是一项令人兴奋的人工智能领域，它使计算机能够“看”图像并回答关于这些图像的问题。这项技术结合了计算机视觉和自然语言处理，为我们带来了更智能的图像理解和交互体验。本文将介绍VQA的基本概念，其应用领域以及它是如何工作的。VQA是什么？在理解VQA之前，我们需要了解两...
1.SimVQA: Exploring Simulated Environments for Visual Question Answering 2.A Thousand Words Are Worth More Than a Picture: Natural Language-Centric Outside-Knowledge Visual Question Answering 3.SwapMix: Diagnosing and Regularizing the Over-reliance on Visual Context in Visual Question Answering ...
香侬科技:您和您的团队开发的视觉问答数据集(VQA, Visual Question Answering Dataset, Antol et al. ICCV2015; Agrawal et al. IJCV 2017)极大地推动了该领域的发展。这一数据集囊括了包括计算机视觉,自然语言处理,常识推理等多个领域。您如何评估VQA数据集到目前产生的影响?是否实现了您开发此数据集的初衷?您期...
1.【Visual Question Answering】ParlAI: A Dialog Research Software Platform 【视觉问答】ParlAI：对话...
视觉问答(Visual Question Answering,VQA)是一个需要理解文本和视觉的新领域。通常需要结合文本和图像技术来做,由于深度学习技术显著地改善了自然语言处理和计算机视觉结果,我们可以合理地预期VQA将在未来几年变得越来越准确,未来基于VQA的应用也会越来越多的出现在现实生活中。
We propose the task of free-form and open-ended Visual Question Answering (VQA). Given an image and a natural language question about the image, the task is to provide an accurate natural language answer. Mirroring many real-world scenarios, such as helping the visually impaired, both the q...