Explicit Reasoning over End-to-End Neural Architectures for Visual Question Answering

最新推荐文章于 2023-06-08 15:22:31 发布
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#paper #视觉问答

论文-《MUREL: Multimodal Relational Reasoning for Visual Question Answering Remi》重点翻译+扩展
Vivinia的博客
10-25 901
论文笔记 Multimodal attentional networks are currently state-of-the-art models for Visual Question Answering (VQA) tasks involving real images. 多模态注意力网络是目前最先进的涉及真实图像的VQA任务模型。 In this paper, we propo...
用于视觉问答的关系感知图注意力网络模型《Relation-Aware Graph Attention Network for Visual Question Answering》
xiashilin的博客
11-06 3799
目录 一、文献摘要介绍 二、网络框架介绍 三、实验分析 四、结论 本文有点长，请耐心阅读，定会有收货。如有不足，欢迎交流，另附:论文下载地址 一、文献摘要介绍 In order to answer semantically-complicated questions about an image, a Visual Question Answering (VQA) model n...
NavGPT：使用大模型进行视觉和语言导航的显示推理模型
记录个人学习、笔记
06-08 2218
在以前所未有的数据规模进行训练的情况下，像 ChatGPT 和 GPT-4 这样的大型语言模型（LLMs）展现出了模型规模扩展带来的重要推理能力的出现。这种趋势突显了使用无限语言数据训练 LLMs 的潜力，推动了通用体验智能代理的发展。在这项工作中，本文介绍了 NavGPT，一种纯粹基于 LLM 的指令遵循导航代理器，通过进行零样本顺序动作预测来揭示 GPT 模型在复杂的实体场景中的推理能力，用于视觉语言导航（VLN）。
还在熬夜憋思路？这12篇最新论文打包送给你 | 本周值得读
Paper weekly
06-04 2659
在碎片化阅读充斥眼球的时代，越来越少的人会去关注每篇论文背后的探索和思考。在这个栏目里，你会快速 get 每篇精选论文的亮点和痛点，时刻紧跟 AI 前沿成果。点击本文底部...
论文记录：Reasoning with neural tensor networks for Knowledge Base completion
qq_14810321的博客
09-24 659
论文记录：Reasoning with neural tensor networks for Knowledge Base completionPaper pointsNeural tensor networksEntity embedding AS average word embeddingsPretrained word embedding vectors used in initializ...
【论文】An End-to-End TextSpotter with Explicit Alignment and Attention
yeler082的博客
07-20 1934
作者和相关链接 代码链接：caffe代码传送门 摘要 在自然图像当中的文本检测与识别一直被认作是顺序处理的两个相对独立的任务。由于学习困难和收敛率存在显着差异，因此共同培训两项任务并非易事。在这项工作当中，我们呈现了一个迄今为止简单高效的框架，它能在一个统一的架构当中连续性的处理两个任务。我们的主要贡献包括以下的三个方面：（1）我们提出了一种新的文本对齐层，该层能够计算任意方向下文本实例的...
Counterfactual Samples Synthesizing for Robust Visual Question Answering相关知识和理解
weixin_45347379的博客
11-09 798
首先是生成对抗网络GAN，然后关于减轻语言偏见的方法有：1）基于对抗的，2）基于融合的，最后是关于CSS（反事实的） 生成对抗网络GAN 首先生成对抗网络的想法是：生成网络G尽量生成真实的图片去欺骗辨别网络D，辨别网络D尽量辨别出G生成的假图像和真实图像，二者对抗进行，提高模型性能。其缺点在于：1）不适合文本的离散数据，2）不容易找到对抗后的平衡点，3）训练过程不稳定。 基于嵌入的减少语言偏见的方法： 基于对抗的方法去减轻语言偏见的方法是，用仅问题模型和普通VQA模型对抗，在训练VQA模型的时候同时训练仅问
[论文阅读笔记19]Scalable multi-hop relational reasoning for knowledge-aware question answering
ld326的专栏
02-24 1873
1. 题目 知识感知问答的可扩展性多跳关系推理模型 Feng Y, Chen X, Lin B Y, et al. Scalable multi-hop relational reasoning for knowledge-aware question answering[J]. 2020.emnlp-main.99 链接：https://arxiv.org/pdf/2005.00646.pdf GitHub项目地址：https://github.com/INK-USC/MHGRN 2. 作者 Yanlin
【ECCV2020】接收论文列表part1
TomRen
07-18 7349
ECCV2020 接收论文完整列表 看论文学CV
Meta-Learning in Neural Networks: A Survey元学习最新综述（翻译）
qq_38680752的博客
06-02 1万+
近年来，元学习领域，即“为学习而学习”，已经引起了人们极大的兴趣。与传统的人工智能方法不同，传统的人工智能方法是使用固定的学习算法从头开始解决给定的任务，元学习的目的是改进学习算法本身，考虑到多次学习的经验。这个范例提供了一个机会来解决深度学习的许多传统挑战，包括数据和计算瓶颈，以及泛化的基本问题。在这项调查中，我们描述了当代元学习的景观。我们首先讨论元学习的定义，并将其定位于相关领域，如转移学习、多任务学习和超参数优化。然后我们提出了一种新的分类方法，它提供了当今元学习方法的更全面的细分。我们综述了元学习
CVPR 2021最全论文开放下载！附pdf下载链接！
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中科院AI算法工程师的博客
06-18 1万+
CVPR 2021最全论文开放，附所有pdf下载链接！
Reasoning with Sarcasm by Reading In-between读书笔记
sjh18813050566的专栏
01-26 518
发表于ACL2018 讽刺检测对于情感分析等任务非常重要，因为对于讽刺的句子往往会得出相反的情感结论。以往方法依赖LSTM等compositional模型，不利于句内词语关系的发现。本文认为讽刺的出现往往伴随某些相反极性的词语出现，因此建模词语间的关系非常重要。 模型：     首先过embedding layer得到word embedding，然后计算两两词语间的匹配度得到匹配矩阵，再对...
PLECS损耗计算-基于LCC谐振变换器的DCDC双机并联电源开环热仿真
01-06
PLECS损耗计算-基于LCC谐振变换器的DCDC双机并联电源开环热仿真内容概要：本文档主要围绕基于LCC谐振变换器的DCDC双机并联电源系统，利用PLECS软件开展开环热仿真与损耗计算的研究。通过建立系统的仿真模型，重点分析变换器在运行过程中的功率损耗分布及热特性，帮助优化电源设计中的散热管理与效率提升。文档还提及相关电力电子系统建模、热仿真方法的应用背景，强调了在高功率密度电源设计中损耗精确计算的重要性。; 适合人群：具备电力电子、电源系统设计或仿真基础，从事相关领域研究的研发人员、工程技术人员及高校研究生。; 使用场景及目标：①掌握LCC谐振变换器的工作原理及其在双机并联结构中的应用；②学习使用PLECS进行电源系统的损耗建模与热仿真分析；③优化DCDC电源的热设计与效率性能。; 阅读建议：建议读者结合PLECS仿真工具实际操作，深入理解文档中的模型搭建、参数设置与仿真流程，并关注损耗计算与热分析的关键步骤，以实现对电源系统性能的全面评估与优化。
Web开发：一图简述OAuth 2.0授权流程中的一些关键步骤
01-06
Web开发：一图简述OAuth 2.0授权流程中的一些关键步骤
GeneratedClass1151.java
01-06
GeneratedClass1151.java
测控电路习题答案-下载即用.zip
01-06
代码下载地址： https://pan.quark.cn/s/bc087ffa872a "测控电路课后习题详解"文件.pdf是一份极具价值的学术资料，其中系统地阐述了测控电路的基础理论、系统构造、核心特性及其实际应用领域。 以下是对该文献的深入解读和系统梳理：1.1测控电路在测控系统中的核心功能测控电路在测控系统的整体架构中扮演着不可或缺的角色。 它承担着对传感器输出信号进行放大、滤除杂音、提取有效信息等关键任务，并且依据测量与控制的需求，执行必要的计算、处理与变换操作，最终输出能够驱动执行机构运作的指令信号。 测控电路作为测控系统中最具可塑性的部分，具备易于放大信号、转换模式、传输数据以及适应多样化应用场景的优势。 1.2决定测控电路精确度的关键要素影响测控电路精确度的核心要素包括：（1）噪声与干扰的存在；（2）失调现象与漂移效应，尤其是温度引起的漂移；（3）线性表现与保真度水平；（4）输入输出阻抗的特性影响。 在这些要素中，噪声干扰与失调漂移（含温度效应）是最为关键的因素，需要给予高度关注。 1.3测控电路的适应性表现测控电路在测控系统中展现出高度的适应性，具体表现在：* 具备选择特定信号、灵活实施各类转换以及进行信号处理与运算的能力* 实现模数转换与数模转换功能* 在直流与交流、电压与电流信号之间进行灵活转换* 在幅值、相位、频率与脉宽信号等不同参数间进行转换* 实现量程调整功能* 对信号实施多样化的处理与运算，如计算平均值、差值、峰值、绝对值，进行求导数、积分运算等，以及实现非线性环节的线性化处理、逻辑判断等操作1.4测量电路输入信号类型对电路结构设计的影响测量电路的输入信号类型对其电路结构设计产生显著影响。 依据传感器的类型差异，输入信号的形态也呈现多样性。 主要可分为...
SAM 3模型参数，使用参数，SAM 3: 用概念分割万物
01-06
SAM 3 (Segment Anything Model 3) 是 Meta 发布的用于 可提示概念分割 (PCS) 的基础模型。在 SAM 2 的基础上，SAM 3 引入了一项全新的能力：detect、segment 和 track 通过文本提示、图像示例或两者指定的 所有实例。与之前每个提示分割单个对象的 SAM 版本不同，SAM 3 可以在图像或视频中找到并 segment 概念的每一次出现，这与现代 实例分割 中的开放词汇目标保持一致。 SAM 3 现已完全集成到 ultralytics 包，提供对概念 segment 的原生支持，支持文本提示、图像示例提示以及视频 track 功能。 SAM 3 在可提示概念分割方面比现有系统实现了 2 倍的性能提升，同时保持并改进了 SAM 2 在交互式 视觉分割方面的能力。该模型擅长开放词汇分割，允许用户使用简单的名词短语（例如，“黄色校车”、“条纹猫”）或提供目标对象的示例图像来指定概念。这些功能补充了依赖于简化 预测 和 跟踪 工作流的生产就绪管道。
利用MATLAB实现简单心率监测器和心率分析仪.zip
01-06
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
基于拓展移相EPS策略+电流应力优化+正反向运行的双有源桥DC-DC变换器控制Simulink仿真研究
最新发布
01-06
基于拓展移相EPS策略+电流应力优化+正反向运行的双有源桥DC-DC变换器控制Simulink仿真研究
explicit spectral-to-spatial convolution for pansharpening
09-19
explicit spectral-to-spatial convolution for pansharpening是一种用于全色融合的显式光谱到空间卷积方法。全色融合是将高分辨率的全色（黑白）图像与低分辨率的多光谱（彩色）图像融合，以提高图像质量和细节。...
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