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间接造福了一大票 vision plus language 的任务,之后的 VQA、image-text matching、caption 都开始用 [10] 提取特征,把 baseline 提高了一大截,这都说明了一个更好的 representation learning 模型是非常重要的。
概括:where to look (Shih, 2016) 的地位有点相当于VQA 方向attention的始祖 第一次提出了基于QA的图像region attention 因为文章为2015的比较早 因此使用方法还存在不少瑕疵:具体做法为该网络只适用于mc类型的VQA 输入QA对,并置提取特征。图像过边缘检测得100分区,过cnn得特征、将每个region的向量与QA特征向量作...
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41、如何看待 CVPR2019 论文...、CVPR2019 | 专门为卷积神经网络设计的训练方法:RePr 本文提出了一种针对卷积神经网络的训练方法RePr,非常简单有效,在cifar、ImageNet、VQA、object detection智能推荐知识蒸馏Knowledge Distillation论文汇总 FITNETS: HINTS FOR THIN DEEP NETS 论文链接 该论文扩展了知识蒸馏的方法,...
它能较好地捕捉语言和视觉域之间的高层次交互,从而显著提高VQA的性能。该研究还表明,基于其他模态的动态内模注意流可以动态地调节目标模态的内模注意,这是多模特征融合的关键。对VQA 2.0数据集的实验评估结果表明,该模型达到了SOTA效果。为了全面分析所提出的方法,进行了广泛的消融学习。
【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。