MuRel: 多模态关系推理模块在视觉问答中的应用

MuRel: 多模态关系推理模块在视觉问答中的应用

murel.bootstrap.pytorch 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mu/murel.bootstrap.pytorch

1. 项目介绍

MuRel（CVPR 2019）是一个用于视觉问答（VQA）的多模态关系推理模块。该项目通过构建一个完全连接的图来处理图像中的对象边界框，每个节点对应一个对象或区域。MuRel网络通过迭代MuRel单元来融合问题表示与局部区域特征，逐步细化视觉和问题之间的交互。最终，通过全局聚合局部表示，使用双线性模型回答问题。

MuRel单元是一个新颖的推理模块，它通过建模问题和图像区域之间的交互来丰富每个节点的多模态表示。其成对的关系组件在建模时考虑了节点的上下文，从而增强了多模态表示。

2. 项目快速启动

安装

首先，确保你已经安装了Python 3和Anaconda。然后，按照以下步骤进行安装：

# 创建并激活环境
conda create --name murel python=3.7
source activate murel

# 克隆项目并安装依赖
git clone --recursive https://github.com/Cadene/murel.bootstrap.pytorch.git
cd murel.bootstrap.pytorch
pip install -r requirements.txt

下载数据集

下载VQA实验所需的注释、图像和特征：

bash murel/datasets/scripts/download_vqa2.sh
bash murel/datasets/scripts/download_vgenome.sh
bash murel/datasets/scripts/download_tdiuc.sh
bash murel/datasets/scripts/download_vqacp2.sh

训练模型

使用以下命令训练模型：

python -m bootstrap.run -o murel/options/vqa2/murel.yaml

评估模型

训练完成后，可以使用以下命令评估模型：

python -m bootstrap.run \
  -o logs/vqa2/murel/options.yaml \
  --exp.resume best_accuracy_top1 \
  --dataset.train_split \
  --dataset.eval_split test \
  --misc.logs_name test

3. 应用案例和最佳实践

VQA2数据集

在VQA2数据集上，MuRel模型展示了其在视觉问答任务中的强大性能。通过结合图像和问题信息，模型能够准确地回答复杂的问题。

VQACP2数据集

在VQACP2数据集上，MuRel模型同样表现出色，展示了其在不同数据集上的泛化能力。

TDIUC数据集

在TDIUC数据集上，MuRel模型通过多模态关系推理，能够处理多种类型的视觉问答任务。

4. 典型生态项目

Block.bootstrap.pytorch

MuRel项目构建在Block.bootstrap.pytorch之上，这是一个用于构建和训练深度学习模型的框架。通过使用Block.bootstrap.pytorch，MuRel能够更高效地进行模型训练和评估。

EvalAI

EvalAI是一个用于评估和比较AI模型的平台。MuRel模型的评估结果可以通过EvalAI平台进行提交和比较，从而更好地了解模型的性能。

通过以上步骤，你可以快速启动并使用MuRel项目进行视觉问答任务的开发和研究。

murel.bootstrap.pytorch 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mu/murel.bootstrap.pytorch