● VQA 的总体目标是从图像中提取与问题相关的语义信息,从细微物体的检测到抽象场景的推理。 ● 大多数 CV 任务都需要从图像中提取信息,但与 VQA 相比都存在某些局限性。 ● 但是实际上,由于 VQA 中问题会提供一定的场景,在这个场景下,答案的粒度是一定的。并且是有明确的答案,所以相对来说 VQA 的评价要相对...
一、任务概述 视觉问答任务(VQA):将图像和关于图像的自然语言问题作为输入,生成自然语言答案作为输出。 文本视觉问答任务(TextVQA):面向文字识别的问答任务。 二、Baseline 2.1 Baseline 1: Look, Read, Reason & Answer (LoRRA): 2019年提出,推出标准数据集,原文地址:https://arxiv.org/abs/1904.08920v2 典型的...
原文 深度学习中注意力如何工作:理解 序列模型 中的 注意力原理: How Attention works in Deep Learning: understanding the attention mechanism in sequence models. 翻译说明: attention : 注意力 transformer :翻译器、迁移,或不翻译 token:词,或不翻译 翻译 什么是注意力?...mysql...
39、本发明引入了根据问题类型进行自适应熵最小化,以进行细粒度和不可靠样本的识别,控制了样本在测试时对模型适配产生干扰;面对现存的vqa模型存在语言偏差问题,采用通过变化率判断样本是否存在偏差,使用无偏差的样本去优化模型,减轻了测试集中的语言偏差样本对模型适配的影响,提高了模型在不同应用场景中的预测效果。 40...
尽管视觉语言模型(VLM)在某些 VQA 基准测试中表现出色,但它们在 3D 空间推理方面仍有所欠缺。该项研究假设 VLMs 的空间推理能力有限是由于训练数据中缺乏 3D 空间知识,并通过使用互联网规模的空间推理数据训练 VLM 来解决此问题。来自谷歌、麻省理工和斯坦福的研究团队开发了一个自动三维空间 VQA 数据生成框架——...
SpatialVLM 系统可以实现数据生成和对视觉语言模型进行训练,以增强它们的空间推理能力。具体而言,研究者结合面向开放词汇的目标检测(open-vocabulary detection)、度量深度估计、语义分割和以目标为中心的描述模型,实现了在大规模地密集注释真实世界数据。SpatialVLM 将由视觉模型生成的数据转换成一种可用于描述、VQA 和空间...
AlgoPuzzleVQA是由新加坡科技设计大学构建的一个多模态推理数据集,旨在挑战和评估多模态语言模型在解决需要视觉理解、语言理解和复杂算法推理的算法谜题方面的能力。数据集包含18种不同的谜题,涵盖了诸如布尔逻辑、组合学、图论、优化、搜索等多样化的数学和算法主题。该数据集通过自动化的方式从人类编写的代码生成谜题,确...
CogAgent是在CogVLM基础上改进的开源视觉语言模型,来自清华的研究者。 CogAgent-18B有110亿个视觉参数,和70亿个语言参数。 论文地址:https://arxiv.org/pdf/2312.08914.pdf 在9个经典的跨模态基准(包括VQAv2、OK-VQ、TextVQA、ST-VQA、ChartQA、infoVQA、DocVQA、MM-Vet和POPE)上,CogAgent-18B实现了最先进的...
4️⃣会看像素有啥用:作者发现,在预训练阶段加入像素预测任务,有助于提升模型在需要细粒度视觉理解能力的下游任务上的表现,涨点幅度不小,如指代图像分割( referring image segmentatio)+10.19 cIOU(p4),太空入侵者等视频游戏操作任务得分也提升明显(p5)。
CogAgent是在CogVLM基础上改进的开源视觉语言模型,来自清华的研究者。 CogAgent-18B有110亿个视觉参数,和70亿个语言参数。 论文地址:https://arxiv.org/pdf/2312.08914.pdf 在9个经典的跨模态基准(包括VQAv2、OK-VQ、TextVQA、ST-VQA、ChartQA、infoVQA、DocVQA、MM-Vet和POPE)上,CogAgent-18B实现了最先进的...