实现细节: 基于LLaVA微调 : LoRA微调 使用Encyclopedic-VQA数据及LLaVA-Instruct视觉指令调整数据及nfoSeek训练集。 检索:采用了近似的_k_NN搜索而不是精确的_k_NN搜索,使用了Faiss库和一个基于图的HNSW索引,每个顶点32个链接。 实验: Encyclopedic-VQA : 使用该训练集1M来微调LLaVA模型,在5.8k训练集上进行删选...
问题Encoder:将VQA问题格式化为“context: {caption}+{tags}. question: {question}”,并进行编码。 将编码后的知识、区域特征和VQA问题串联起来进行解码,生成最终答案。 在实验中,该工作训练了三个不同初始化种子的模型,从这些模型生成的结果中选择频率最高的结果作为每个样本的最终答案预测值,并使用soft VQA accur...
简介:现有的VQA数据集存在内容和评估方式上的缺陷,导致评估分数被夸大,主要由较简单的问题决定,难以比较不同方法。本文利用包含超过160万个问题的新数据集分析现有VQA算法,问题按12个类别组织,并设计无意义问题迫使模型进行图像内容推理。 扫码添加小享,回复“VQA” 免费领取全部论文+源代码+数据集 6.GQA GQA: A N...
1.2 VQA和CV任务的区别 ● 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...
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...
1.VQA-E: Explaining, Elaborating, and Enhancing Your Answers for Visual Questions(VQA-E:解释、阐述并增强你对视觉问题的回答) 作者:Qing Li,Qingyi Tao,Shafiq Joty,Jianfei Cai,Jiebo Luo 机构:University of Science and Technology of China,Nanyang Technological University,University of Rochester ...
VQA论文笔记 Vision Question Answer Arthur Wong · 15 篇内容 Hierarchical Question-Image Co-Attention for Visual Question Answering论文笔记 本文提出了一种新的VQA的共同注意模型,该模型将图像注意和问题注意结合在一起。此外,模型通过一种新颖的一维卷积神经网络(CNN)以分层的方式对问题进行推理(从而通过共同注意...
摘要:We propose a generalized class of multimodal fusion operators for the task of visual question answering (VQA). We identify generalizations of existing multimodal fusion operators based on the Hadamard product, and show that specific non-trivial instantiations of this generalized fusion operator exhi...
摘要:The study of algorithms to automatically answer visual questions currently is motivated by visual question answering (VQA) datasets constructed in artificial VQA settings. We propose VizWiz, the first goal-oriented VQA dataset arising from a natural VQA setting. VizWiz consists of over 31,000 ...
数据集地址: Dyn-VQA|多模态检索数据集|自然语言处理数据集 一、研究背景: 在多模态大型语言模型(MLLMs)中,解决“幻觉”问题的关键技术之一是多模态检索增强生成(mRAG)。然而,现有的启发式mRAG方法通常预定义了固定的检索过程,这导致了非适应性检索查询和超载检索查询的问题。 目前遇到困难和挑战: 1、非适应性检索...