VQA-Med-2019 是一个专注于医学领域的视觉问答数据集,旨在通过图像内容分析来解答问题,无须额外的医学专业知识或领域内推理。它包含四个主要问题类别:影像模态(Modality)、成像平面(Plane)、器官系统(Organ System)以及异常情况(Abnormality)。这些问题按不同的难度级别设计,以适应多样的分类和文本生成方法。数据集共含...
BLIP这次主要做的工作有两方面。 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...
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...
图3. Medical-CXR-VQA数据集与现有的ImageCLEF VQA-Med数据集的比较。(a) 报告对应于给定的胸部X光图像。(b) 我们构建的问题设置,包括异常性、存在性、视图、位置、级别和类型。(c) ImageCLEF VQA-MED问题的设计过于简单。 文件结构 The Medical-CXR-VQA dataset is currently under review in Physionet. The...
其次,随着 LVLM(视觉语言预训练)模型(如 ViLBERT(Lu 等人,2019)、VisualBERT(Li 等人,2019a)和 VL-BERT(Su 等人,2019))的引入,VQA 模型取得了显著进展。这些模型在大量图像和语言数据上进行预训练,以学习视觉和语言的联合表示,然后在视觉...
【VQA文献阅读】VQA-Med: Overview of the Medical Visual Question Answering Task at ImageCLEF 2019,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
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、...
Evaluated on the VQA-Med 2019 dataset, the proposed model achieved an overall classification accuracy of 0.639. The experimental results demonstrated that the proposed method has superior performance compared to existing methods on the VQA-Med 2019 dataset....
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、...
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