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...
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...
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...
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...
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 数据集介绍 通用医疗GMAI 上海人工智能创新中心 员工 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… ...
=> VQG Test Set & Ground Truth:https://github.com/abachaa/VQA-Med-2021/blob/main/Task2-VQG-2021-TestSet-w-GroundTruth.zip Evaluation Metrics Accuracy: We used an adapted version of the accuracy metric from the general domain VQA task that considers exact matching of a participant provid...
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
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