数据集信息 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。
本文主要的工作是a scalable pipeline,包括了PMC-VQA——一个大规模的医学视觉问答数据集,包含了227k对VQA对,对应了149K张图片,涵盖了各种模式或疾病;在这个数据集上本文对所提出的模型进行了训练,并在VQA-RAD, SLAKE, and Image-Clef-2019等数据集上进行了微调,得到的结果都优于当前的MedVQA模型。此外,本文提...
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...
Results of the VQA-Med-2019 challenge on crowdAI:https://www.crowdai.org/challenges/imageclef-2019-vqa-med/leaderboards Task: VQA-Med 2019 focused on radiology images and four main categories of questions: Modality, Plane, Organ system and Abnormality. These categories are designed with different...
【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、...
AIOZ AI - Overcoming Data Limitation in Medical Visual Question Answering (MICCAI 2019) - aioz-ai/MICCAI19-MedVQA
数据示例 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 Physio...
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...