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...
Results of the VQA-Med-2021 challenge on crowdAI: VQA task:https://www.aicrowd.com/challenges/imageclef-2021-vqa-med-vqa VQG task:https://www.aicrowd.com/challenges/imageclef-2021-vqa-med-vqg Data: VQA Data: Training set: We provided the VQA-Med 2020 training data including 4,500 radi...
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...
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...
This paper presents an overview of the fourth edition of the Medical Visual Question Answering (VQA-Med) task at ImageCLEF 2021. VQA-Med 2021 includes a task on Visual Question Answering (VQA), where participants are tasked with answering questions from the visual content of radiology images, ...
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、...
VQA-Med-2021 Ben Abacha et al. (2021)RadiologyMedPix® database5k5k PMC-VQAMixture*PubMed Central®149k227k Table 2: Comparison ofACCto SOTA approaches on VQA-RAD and SLAKE. We use the blank model for evaluation. Pre-training data indicates whether the model is pre-trained on the medi...
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
MedVInT Medical Visual Question Answering PMC-VQA MedVInT Generative Visual Question Answering PMC-VQA MedVInT Papers Dataset Loaders Edit AddRemove No data loaders found. You cansubmit your data loader here. Tasks Edit MedICaT Usage Created with Highcharts 9.3.0Number of Papers2022202420212023202505101...
【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。