训练VQA模型我们首先得处理两个核心部分:视觉以及语言。这两者得融合难度不小。你可以把它想象成让一个听不见的人看图并回答问题。图像数据以及文本数据的融合训练,不仅仅是把图片输入进去让模型识别物体那么简单,它涉及到如何让机器从图片中提取关键信息,同时理解语言问题的含义。也许有人会问;这到底有多复杂?复杂;...
VQA系统可以提供有关Web或任何社交媒体上的图像的信息。另一个明显的应用是将VQA集成到图像检索系统中。这可能会对社交媒体或电子商务产生巨大影响。VQA也可以用于教育或娱乐目的。 总结: VQA是一个需要理解文本和视觉的新领域。由于深度学习技术显著地改善了NLP和CV结果,我们可以合理地预期VQA将在未来几年变得越来越...
图4:Bounding box aggregation module 图5:基于MCAN改进的模型图 图6:基于LXMERT改进的模型图 # 实验结果 本文选取了两个基线模型,一个是from-scratch模型MCAN,另外一个是pre-training模型LXMERT。将上述的三个模块应用到MCAN,实验结果提升了0.4(test-dev 70.6到71.0, test-std 70.9到71.3),应用在LXMERT上,实验...
解码器通过语言建模训练(LM)来输出文字标注。 由此,该模型可以执行图像-文本对比、图像-文本匹配和图像语言生成任务。 第二方面,研究人员提出了一种新型的数据自举法(CapFilt)。它可以让模型从带有噪声的图像-文本对中学习。 CapFilt中主要包含标注器 (captioner)和过滤器 (filter)两个部分。 其中,标注器用来生成...
在应用迁移学习于VQA任务时，需要选择合适的迁移学习方法。常见的方法包括特征提取与微调、神经网络结构迁移和多任务学习等。特征提取与微调是最常用的方法之一，它利用预训练的网络提取图像和问题的特征，并将其输入到VQA模型中进行微调。神经网络结构迁移则是通过将源任务的网络结构应用到目标任务上，以保留源任务中学到...
一、VQA模型概述 VQA模型的目标是将自然语言问题与图像内容相结合，以生成准确的自然语言答案。这需要模型能够理解图像中的对象、场景和关系，并将问题中的信息与图像信息相匹配。传统的VQA模型往往采用卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）和循环神经网络（Recurrent Neural Networks，RNN）的结合来处理图像和...
具体来说,VQAScore会先把文本提示转换成一个简单的问题,比如“这张图里有没有一只猫在追一只老鼠?”,然后把生成的图片和这个问题一起丢给VQA模型。VQA模型会根据图片内容判断问题的答案是“是”还是“否”,VQAScore就根据VQA模型判断“是”的概率来给文生图模型打分。
显示了其在自然与人工数据集上均表现优异，展现良好通用性。相比其他基准算法，RAMEN结构简单，性能竞争，表明过于依赖特定数据集设计的算法可能丧失通用性。总结而言，通用VQA模型的探索引发了深刻思考。未来VQA发展趋势有望结合自然图片理解和视觉推理能力的算法，这将是领域的重要发展方向。
二分类预测一个相关分数,最小化交叉熵损失进行训练。 五、Experiment 六、结论 将OCR融入TextVQA的前向处理流程,构建了一个鲁棒且准确的TextVQA模型 参考博客 [1] https://zhuanlan.zhihu.com/p/250951251 [2] https://mp.weixin.qq.com/s/s7EP8ZiB_0UAv0M4VDhNGA...
通用VQA模型是针对视觉问答领域提出的一种模型，旨在融合自然图片理解与视觉推理能力，以提升算法的通用性。以下是关于通用VQA模型的几个关键点：背景与需求：VQA领域早期侧重于提高视觉理解能力，但忽视了推理的重要性。CLEVR数据集的推出强调了视觉推理的重要性，使得VQA领域分为两大阵营：侧重自然图片理解与...