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...
因此,现有的医学 VQA 数据集往往比通用领域数据集更小、更专业化。著名的数据集包括 VQA-MED(Hasan 等人,2018b)、Abacha 等人(2019,2020)、VQA-RAD(Lau 等人,2018b)和 PathVQA(He 等人,2020a)。 随着2018 年 VQA-Med 挑战的推出,医...
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...
BLIP可以通过引导字幕,有效地利用有噪声的数据集。 简介 模型以及预训练方法: 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...
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、...
BLIP可以通过引导字幕,有效地利用有噪声的数据集。 简介 模型以及预训练方法: 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...