VQA 第3页

【pytorch】制作自己的数据集—基于VQA视频数据集

Hoppipolla0816·2022-12-11 19:41

2019：Answer Them All! Toward Universal Visual Question Answering Models

摘要视觉问题回答(VQA)研究分为两个阵营：第一个关注需要自然图像理解的VQA数据集，第二个关注测试推理的合成数据集。一个好的VQA算法应该同时能够实现，但只有少数VQA算法用这种方法进行测试。

weixin_42653320·2022-12-11 19:41

2017 VQA Challenge 第一名技术报告

作者丨罗若天学校丨TTIC博士生研究方向丨NLP，CV1.前言之前听ChrisManning讲过一个talk，说他们复现别人的paper，按照别人的算法写，做到了比原本那篇paper高了10个点的结果。还有听认识的同学说，有一年因为算法的performance不够好论文被拒了，第二年重新回过去跑那个代码，随便调了调，performance就比当时他们提交的时候高了很多。我们做玄学的，好的idea固

PaperWeekly·2022-12-11 19:41

VQA2-2017-Dual Attention Networks for Multimodal Reasoning and Matching

原文网址：文章目录Abstrace1.Introduction2.RelatedWork2.1.AttentionMechanisms2.2.VisualQuestionAnswering(VQA)2.3

edwinhaha·2022-12-11 19:41

VQA数据集及评价方法介绍

VQA(VisualQuestionAnswering)是一项涉及到计算机视觉和自然语言处理的视觉任务，简单介绍下当前VQA所使用的数据集： 1.DQAUAR DAQUAR(TheDAtasetforQUestionAnsweringonReal-worldimages

这样子的话·2022-12-11 19:41

VQA任务学习记录1(附数据使用代码记录)

0、前言最近需要学习处理VQA任务特此记录，这个主要是对论文bottom-upandtop-down()和bilinearattentionnetwork()中的代码部分的学习记录，目前也并不是很熟悉，

布捞·2022-12-11 19:10

VQA（图像问答）数据集结构及大致内容

这篇文章只讲下VQA的文件结构和文件内容，官方工具的用法及一些小技巧。VQA数据集概况其实VQA有很多种数据集，比较常用的有VQAv1.0、VQAv2.0、Visual7W等。

Geek_of_csdn·2022-12-11 19:39

VQA_v2数据集预处理

一、数据集文件介绍1.1数据集大小VQA官网上提供了数据集文件：VQA_v2数据集imagetrain：82783val：40504test：81434questiontrain：443757val：214354test

呆呆_kk·2022-12-11 19:39

【文献阅读】具有循环一致性的鲁棒VQA与数据集VQA-Rephrasings（M. Shah等人，CVPR，2019）

Cycle-ConsistencyforRobustVisualQuestionAnswering》这篇文章和前面介绍的MirrorGAN几乎是同一个idea，作者主要来自facebook，找到了第三和第四作者的个人主页，其中MarcusRohrbach一直在做VQA

全部梭哈迟早暴富·2022-12-10 21:12

2022 CVPR VQA相关论文

以下内容是今年4月份汇总的~用关键词大概检索出8篇VQA相关论文。其中有两篇研究的是基于外部知识的视觉问答，一篇是场景文本视觉问答，这些都是提出的新模型。

BXDBB·2022-12-10 21:03

【论文精读】LaTr: Layout-Aware Transformer for Scene-Text VQA

概述1.核心问题：STVQA（Scene-TextVisualQuestionAnswering）场景文本视觉问答，利用场景图片中的文本回答问题（相关概念：OCR（OpticalCharacterRecognition）图片文字识别）需要利用多种模态的语义信息进行推理（视觉、语言、场景文本）需要模型具有的能力：（1）先验信息和知识（2）利用视觉、语言、场景文本信息做推理2.研究背景：大概分为三种问

M号攻城狮·2022-12-10 20:58

视觉问答——使用预训练模型提取特征以及特征融合的代码学习（未完待续，tensorflow实现）

二、VQA关键部分代码标准VQA模型包括3个模块，分别是图像特征提取模块，文本特征提取模块，以及特征融合后的分类模块。

全部梭哈迟早暴富·2022-12-10 08:40

MuKEA: Multimodal Knowledge Extraction and Accumulation for Knowledge-based VQA 论文阅读 From CVPR 2022

MuKEA：基于视觉问答（VQA）的多模态知识抽取与积累论文下载：https://arxiv.org/abs/2203.09138github代码：https://github.com/AndersonStra

八个牙履·2022-12-10 01:56

VQA-ReGat 项目运行遇到的错误

VQA-ReGat:关系感知图形注意网络用于VQA项目地址论文地址1.torch报错：StopIteration:CaughtStopIterationinreplica0ondevice0.原因：多GPU

snow5618·2022-12-09 10:47

QuTrunk与MindSpore量子神经网络初探

QuTrunk开发框架是可以与第三方AI框架深度结合进行量子计算程序开发的，前面一篇中我们已经使用QuTrunk+paddle在VQA算法实现上做了一个小的尝试。

昇思MindSpore·2022-12-08 22:46

【论文笔记】Unified Vision-Language Pre-Training for Image Captioning and VQA

ThispaperpresentsaunifiedVision-LanguagePre-training(VLP)model.Themodelisunifiedinthat(1)itcanbefine-tunedforeithervision-languagegeneration(e.g.,imagecaptioning)orunderstanding(e.g.,visualquestionans

烫烫烫烫的若愚·2022-12-06 10:33

Towards Robust Visual Question Answering: Making the Most of BiasedSamples via Contrastive Learning

走向鲁棒的视觉问题回答:通过对比学习，最大限度地利用有偏样本提出问题：视觉问答(VQA)模型通常依赖于虚假的相关性，即语言先验。使得其在分布外(OOD)测试数据面前表现不好。

pinkshell_1314·2022-12-03 19:56

论文阅读：MMFT-BERT: Multimodal Fusion Transformer with BERT Encodings for Visual Question Answering

abstractWepresentMMFT-BERT(MultiModalFusionTransformerwithBERTencodings),tosolveVisualQuestionAnswering(VQA

cheetah023·2022-12-02 18:40

安装maskrcnn-benchmark时遇到的问题

根据如下步骤进行安装（1）gitclonehttps://gitlab.com/vedanuj/vqa-maskrcnn-benchmark.git（2）cdvqa-maskrcnn-benchmark

菜鸟一直努力·2022-11-30 08:40

VQA文献阅读 Learning Conditioned Graph Structures for Interpretable Visual Question Answering

1.动机作者认为：1.现有的基于图结构的VQA方法是定制的不能从抽象图像扩展到真实图像2.没有考虑将问题信息添加进来3.没有直观的展示得到结果的过程（Interpretable）2.贡献1.提出一个新的

今天也要学习！·2022-11-27 13:34

用自我监督学习克服语言先验的视觉问答

大多数VQA模型都有语言先验的问题，语言先验：归根结底就是说模型过度依赖question，或者完全凭借问题就可以给出答案，而不会结合我们给的图片。

哪朵玫瑰_没有荆棘·2022-11-27 05:48

论文浅尝 - IJCAI2020 | Mucko：基于事实的多层跨模态知识推理视觉问答

论文链接：https://arxiv.org/pdf/2006.09073代码：https://github.com/astro-zihao/mucko发表会议：IJCAI2020任务定义及背景VQA（

开放知识图谱·2022-11-26 20:38

保持姿态·2022-11-26 19:03

多模态VQA24

Notion–Theall-in-oneworkspaceforyournotes,tasks,wikis,anddatabases.1VQA痛点（领域问题）1.1对各个模态之中的语义信息进行有效的挖掘

东方未明源·2022-11-26 19:33

多模态VQA24

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多模态VQA24

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东方未明源·2022-11-26 19:33

多模态VQA24

Notion–Theall-in-oneworkspaceforyournotes,tasks,wikis,anddatabases.1VQA痛点（领域问题）1.1对各个模态之中的语义信息进行有效的挖掘

东方未明源·2022-11-26 19:02

超50篇论文串联起从VQA到多模态预训练大模型的前世今生—Part 2

作者信息王军杰粤港澳大湾区数字经济研究院（IDEA研究院）实习研究博士生清华大学2021级客座学生、早稻田大学博士生（指导老师：杨余久、酒井哲也）总体结构●VQA任务是什么●介绍之前的模型和方法●欢迎来到

PaperWeekly·2022-11-26 17:08

超50篇论文串联起从VQA到多模态预训练大模型的前世今生—Part 1

文章简介本文从视觉问答（VQA）任务出发，讲述了2015年任务的定义开始，接踵出现的各种多模态技术。

PaperWeekly·2022-11-26 17:08

M6-中文多模态预训练模型

一种中文的多模式预训练机目录：回顾方法下游应用程序可扩展到具有万亿个参数的模型1.回顾多模态预训练模型架构：l基于transformerl单流或者双流图像特征：l目标特征lPatch特征l原始像素下游任务：l理解：VQA

Necther·2022-11-25 19:29

多模态预训练模型

：COCO，VG，CC，SBUCaptionITC,MLM,ITMCLIP400million网络公开数据集对比学习UniT视觉/文本单模态和多模态的8个数据集基于8个数据集的7个任务，包含目标检测，VQA

a839766550·2022-11-25 18:49

多模态预训练模型简介

hblg_bobo·2022-11-25 18:43

PyTorch搭建RNN联合嵌入模型（LSTM GRU）实现视觉问答（VQA）实战（超详细附数据集和源码）

需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~一、视觉问题简介视觉问答（VQA）是一种同时设计计算机视觉和自然语言处理的学习任务。

showswoller·2022-11-24 20:47

【论文小综】基于外部知识的VQA（视觉问答）

作为多模态领域的一个典型场景，VQA旨在结合视觉的信息来回答所提出的问题。

奈何辰星无可奈·2022-11-24 01:08

【笔记】目标检测以及分割的现状和挑战

objectdetection（目标检测）*semanticsegmentation（语义分割）*instancesegmentation(实例分割）*keypointdetection(关键点检测）*VQA

crushqqi·2022-11-23 14:02

深度学习入门--锚框Anchor的生成处理及可视化（详细说明及代码实现）

大家好，我是CuddleSabe，目前大四在读，深圳准入职算法工程师，研究主要方向为多模态（VQA、ImageCaptioning等），欢迎各位佬来讨论！

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深度学习入门--Transformer中的Encoder详解：Multi-Head-Attention及Feed-Forward

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使用柏林噪声生成游戏地图（一维和二维实现）

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CuddleSabe·2022-11-23 12:50

NLP入门--Word2Vec（CBOW）实战

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CuddleSabe·2022-11-23 12:20

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lucky基石·2022-11-22 23:51

AAAI 2021 Structured Co-reference Graph Attention for Video-grounded Dialogue

近年来，基于视频的对话系统被提出来推进VQA以基于视频与人类进行有意义的对话。虽然最近的努力在提高反应的质量方面取得了很大的进展，但业绩仍然远远不能令人满意。目前

smile909·2022-11-22 20:52

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FasterR-CNN）提出了图像区域，每个区域都有一个相关的特征向量，而自上而下的机制决定了这些特征向量的权重3.1节，描述了实现自下而上注意模型的方法；3.2节，概述了图像字幕模型的架构；3.3节，概述了VQA

SCUT_JQ·2022-11-22 01:54

论文解读：Bottom-Up and Top-Down Attention for Image Captioning and Visual Question Answering

这是关于VQA问题的第九篇系列文章。本篇文章将介绍论文：主要思想；模型方法；主要贡献。

yealxxy·2022-11-22 01:22

Bottom-Up and Top-Down Attention for Image Captioning and Visual Question Answering阅读笔记

自上而下的视觉注意机制被广泛应用于图像字幕和视觉问答（VQA）中，通过精细的分析甚至多个步骤的推理来实现更深入的图像理解。

untitled713·2022-11-22 01:22

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将此方法应用到VQA上，获得2017的VQA挑战中的第一名。一、介绍视觉注意力机制通过学习关注图像中的基于深度神经网络

weixin_42653320·2022-11-22 01:22

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