数据集信息如同它的名字 VQA-RAD (Visual Question Answering in Radiology) 代表的,VQA-RAD是一个放射相关的Med-VQA 数据集。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…
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...
Discussion Forum :https://www.crowdai.org/challenges/imageclef-2018-vqa-med/topics We strongly encourage you to use the public channels mentioned above for communications between the participants and the organizers. In extreme cases, if there are any queries or comments that you would like to mak...
二、实验 在VQA-RAD测试集和PathVQA测试集上与最新方法进行对比实验。^star表示在作者的设备上使用5个不同的种子重新实现的结果。最好的结果显示在粗体中。 三、总结 本文提出一种新的数据增强方法VQAMix,以缓解医疗VQA中的数据限制。从技术上讲,VQAMix将两个训练样本与一个随机系数相结合,以提高训练数据的多样性...
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、...