随着2018 年 VQA-Med 挑战的推出,医学 VQA 的研究加速,许多方法受到通用领域模型的启发。常用的注意力模型包括堆叠注意力网络(SAN)(Zhan 等人,2020;Do 等人,2021)和双线性注意力网络(BAN)(Nguyen 等人,2019;Liu 等人,2021b),以及通过高级...
The ImageCLEF 2018 VQA-Med challenge has officially ended and we would like to thank everyone for their participation. The official results are already emailed to corresponding participants. Post-challenge submissions and the leaderboard will remain enabled for a few weeks so you will still be able...
Medical Visual Question Answering (MedVQA) aims to develop models to answer clinically relevant questions on medical images. A major challenge in developing VQA for the Medical domain is the unavailability of large, well-annotated MedVQA datasets. Using
相比于现在常用的其他 Med-VQA 数据集,VQA-RAD 是一个比较早的工作,在 2018 年就发布了。但是,VQA-RAD 的数据集做得相当精细,维度很丰富,图像是从Medpix上获取的(Medpixhttps://medpix.nlm.nih.gov/是美国的开源放射医学教案数据库),在每个案例中,VQA-RAD 只选择有代表性的一张图片以确保数据集中每张图片对...
为了训练一个统一的多模态模型,作者提出了多模态混合编码-解码器(MED),这是一个多任务模型,可以在以下三个功能中的一个运行: 单模态编码器(Unimodal encoder):单模态编码器,分别编码图像和文本。文本编码器与BERT相同,其中[CLS]标记被添加在文本输入开头用来总结句子。 基于图像的文本编码器(Image-grounded text en...
M3AE Chen et al. (2022)ROCO Pelka et al. (2018), MedICaT Subramanian and others (2020)67.283.577.080.387.883.3 PMC-CLIP Lin et al. (2023)PMC-OA Lin et al. (2023)67.084.077.681.988.084.3 MedVInT-TE-S–53.676.567.484.085.184.4 ...
第一,它使用了一个多任务模型(MED),将多种任务预训练整合在了一起。 从框架图中看到,MED主要包括3个部分: 单峰编码器,可以用图像-文本对比损失(ITC)训练,让视觉和文本表征对齐。 基于图像的文本编码器,可以用传统的交叉注意层来模拟视觉-语言信息的转换,并通过图像-文本匹配损失(ITM)来进行训练,从而来区分正、...
UMass at ImageCLEF Medical Visual Question Answering(Med-VQA) 2018 Task This paper describes the participation of the University of Massachusetts Medical School in the ImageCLEF 2018 Med-VQA task. The goal is to build a system that is able to reason over medial images and questions and ...
High Low Low VG Low Low Med. Low Medium Table 7. Summary of shifts, VQA-v2 ↔ selected datasets. times and only preserved the 1-stage DANN models that did not collapse. Because of the challenges mentioned, on real dataset shifts, we only achieved marginal...
为了训练一个统一的多模态模型,作者提出了多模态混合编码-解码器(MED),这是一个多任务模型,可以在以下三个功能中的一个运行: 单模态编码器(Unimodal encoder):单模态编码器,分别编码图像和文本。文本编码器与BERT相同,其中[CLS]标记被添加在文本输入开头用来总结句子。 基于图像的文本编码器(Image-grounded text en...