Visual Question Generation 学习

最新推荐文章于 2024-03-18 20:09:45 发布
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本文介绍评价自然语言句子生成的关键指标，探讨如何量化自然语言生成的质量，为自然语言处理领域的研究者提供参考。

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视觉问答 Visual Question Answering 的开源社区与生态系统
AI天才研究院
07-03 940
在视觉认知与交互领域，图像理解一直是研究的核心课题之一。随着深度学习时代的到来，人们对于机器如何“看”并“理解”图像有了新的期待。尤其是视觉问答（Visual Question Answering, VQA）作为连接人类视觉感知与自然语言处理的重要桥梁，吸引了大量学者与工程师的关注。VQA旨在让系统具备回答关于图像中对象或场景的问题的能力，不仅考验了计算机对图像的理解能力，还涉及到了语义解析、推理以及上下文理解等多个层面。
Visual Question Answering 原理与代码实例讲解
最新发布
AI天才研究院
09-30 1451
Visual Question Answering（视觉问答，VQA）是近年来人工智能领域的一个热门研究方向。它旨在让机器通过理解图像和自然语言问题，并给出相应的答案。VQA任务的提出，不仅为自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）领域提供了新的研究契机，也为构建更加智能的计算机系统提供了技术基础。VQA任务的核心算法包括特征提取、问答模型、训练和推理。特征提取：将图像和问题转化为机器可处理的特征表示。问答模型：将特征表示与答案进行匹配的模型。训练：使用标注数据训练问答模型。推理。
《Visual Question Generation as Dual Task of Visual Question Answering》阅读笔记
jiang6869732的博客
08-04 1551
《Visual Question Generation as Dual Task of Visual Question Answering》阅读笔记 一、研究背景 视觉问答（VQA）和视觉问题生成（VQG）是计算机视觉中的两个主题，但它们通常是分开探索的，尽管它们具有内在的互补关系。 在本文中，提出了一个端到端的统一模型，即可逆问答网络（iQAN），将问题生成作为问题回答的双重任务来引入，...
VALSE学习（十六）： Visual Question Generation and Answering-视觉问题生成和视觉问题
TheDayIn_优快云的博客
05-27 604
简介：VALSE2019 沈春华老师 相关知识： https://blog.youkuaiyun.com/LHWorldBlog/article/details/81124981 https://www.jianshu.com/p/76d2e081e303 一、Goal-Oriented Visual Question Generation and Visual Question Answeri...
《Customized Image Narrative Generation via Interactive Visual Question Generation and Answering》论文阅读
gxc19971128的博客
04-11 532
最近看了一篇文章，文章题目是：《Customized Image Narrative Generation via Interactive Visual Question Generation and Answering》，即《基于交互式视觉问答的个性化图像叙事生成》，是CVPR2019年的文章。看到网上暂时没有相关讲解，这边发表一些个人拙见，欢迎批评指正！ 1.Abstract 如该论...
iQAN:Visaul问题生成是视觉问答的双重任务（PyTorch版本）
05-13
可逆问答网络（iQAN） 这是我们在提出的可逆问题回答网络（iQAN）的PyTorch实施，它是。 请遵循准则以执行规则。 ps这只是一个初始版本。 更多详细信息即将推出。 介绍 视觉问题生成（VQG）和视觉问题回答（VQA）任务都是在由三胞胎构成的多峰数据集上以端到端的方式训练模型： 具有比原始像素没有其它信息的图像， 有关相关图像上视觉内容的问题， 该问题的简短答案（一个或几个单词）。 如您在下面的插图中所见，VQA（顶部）和VQG（底部）的问题解决方案都利用了编码器-融合-解码器流水线，其中Q和A的顺序相反： 编码器使用LSTM，GRU或预先训练的Skipthoughts对问题进行编码，或者对具有答案嵌入表的答案进行编码 融合方案，可以是按元素求和，串联， ， 或 ， 解码器通过线性变换预测答案或使用LSTM GRU生成问题序列。 可以是预训练的VGG16或Res
视觉问答权威综述Visual Question Answering： A Survey of Methods and Datasets
01-01
视觉问答权威综述，最后讨论了有前景的未来研究方向特别是与结构化知识库的联系以及使用自然语言处理模型。
人工智能-项目实践-智能问答-Chinese Visual Question Answering 中文看图问答.zip
12-29
人工智能-项目实践-智能问答-Chinese Visual Question Answering 中文看图问答 Problems This is a very difficult problem combining both image and NLP. We do have a good Chinese VQA dataset (FM-IQA from ...
awesome-visual-question-answering:视觉问题解答（VQA）（图像视频问题解答），视觉问题生成，视觉对话，视觉常识推理和相关领域的精选列表
05-13
令人敬畏的视觉问题解答： 视觉问题解答（VQA） （图像/视频问题解答），视觉问题生成，视觉对话，视觉常识推理和相关领域的精选列表。 贡献 请随时向我发送或发送电子邮件（ ）以添加链接。 降价格式： - [ Paper Name ](link) - Author 1 et al, **Conference Year** . [[code]](link) 变更记录 2019年3月3日发布第一个版本。 目录 NAACL-HLT 2021 AAAI 2021 2020年 EMNLP 2020 NeurIPS 2020年 ECCV 2020 CVPR 2020 2020年ACL WACV 2020 AAAI 2020 2019年 ACL 2019 ICCV 2019 NeurIPS 2019 CVPR 2019 AAAI 2019 其他 2018年 NIPS 20
《Generating Question Relevant Captions to Aid Visual Question Answering》（生成问题相关标题，以帮助视觉回答问题）论文解读
pamper_xu的博客
05-09 481
下面是我对最近阅读的论文《Generating Question Relevant Captions to Aid Visual Question Answering》的一些简要理解 一、摘要
VQA（Visual Question Answering）技术
小白水手的博客
10-29 6114
这是一种涉及计算机视觉和自然语言处理的学习任务。 初识—定义： A VQA system takes as input an image and a free-form, open-ended, natural-language question about the image and produces a natural-language answer as the output. 翻译下就是：...
论文解读：Tips and Tricks for Visual Question Answering: Learnings from the 2017 Challenge
yeal
01-08 1540
这是关于VQA问题的第十二篇系列文章。这篇论文具有很强的指导意义，本篇文章将介绍论文：主要思想；模型方法；试验细节。有兴趣可以查看原文：Tips and Tricks for Visual Question Answering: Learnings from the 2017 Challenge 1，论文思想 这篇论文主要是提出一些细节上的优化提升vqa的结果。主要的细节包括如下： sigmoi...
《iVQA: Inverse Visual Question Answering》读书笔记
jiang6869732的博客
08-03 934
《iVQA: Inverse Visual Question Answering》读书笔记 一、iVQA介绍 VQA是根据image、question生成关于image的答案，而iVQA是VQA的逆过程，给出一个answer、image生成与之相关的question。 二、iVQA面临的挑战 （1） iVQA模型利用问题偏差的可能性可能小于VQA通过答案偏差得分高的范围（问题偏差较少，利用...
论文笔记《Are You Talking to Me? Reasoned Visual Dialog Generation through Adversarial Learning》
song_pipi的博客
06-27 947
CVPR2018：https://arxiv.org/abs/1711.07613文章讨论的是视觉对话，目标是实现更Human-like的回复。举例：要实现这样的目标，文章摒弃了先前使用简单 MLE（最大似然估计）作为目标函数预测回复的方法，这个方法常用于机器翻译和VQA。这种简单的训练方法会导致安全的但一般、重复的回复。文章使用GAN和RL结合，训练两个子模块：一个生成器根据图片和对话历史生成回...
视觉问答学习（一）——视觉问答的动态记忆网络DMN+（tensorflow实现）
QQ704630835的博客
11-18 4818
一、背景 本文实现的模型来自于论文：《Dynamic Memory Networks for Visual and Textual Question Answering》 之前做了两个月杂活，最近该上手实验了，这里先从别人的实验开始学习。这篇是视觉问答实验的第一篇。 实验数据比较多，图片用的是COCO的，文本标注是VQA 1.0的，另外还用到了vgg16，所以需要准备的东西也非常多。 二、...
视觉问答（Visual_Question_Answering, VQA）介绍
ZauberC的博客
03-18 6142
VQA任务定义如下：给机器输入一张图片和一个跟这幅图片相关的问题，机器需要根据图片信息对问题进行回答。训练阶段，需要先在一个由图像，问题，答案组成的三元组集上训练一个模型。测试阶段，给该预训练模型输入一张新的图像和一个新的问题，要求模型能够预测正确的答案。设模型参数为，则该任务的目标为求取!对于open-Ended问题，机器的输出是自然语言（算法需要生成一个字符串来回答问题）。对于multi-choice问题，机器挑选出正确答案。
Are You Talking to Me? Reasoned Visual Dialog Generation through Adversarial Learning
Hello World
04-25 986
这是CVPR2018 Oral的一篇关于做Visual Dialog Generation的文章，paper连接https://arxiv.org/abs/1711.07613，作者的homepage http://qi-wu.me/home.html，一作是University of Adelaide Chunhua Shen组的Assistant Professor，code暂时还没有被rel...
论文阅读 Question Generation
thormas1996的博客
07-12 3550
问题生成 论文笔记
《Multi-level Attention Networks for Visual Question Answering》阅读笔记
jiang6869732的博客
08-09 1762
《Multi-level Attention Networks for Visual Question Answering》阅读笔记 一、研究背景 effective semantic embedding and fine-grained visual understanding； 人类语言问题以明确的查询意图传达强大的高级语义，而具有数万个像素的真实世界图像则相对低级且抽象，由于众所周...
神经问题生成研究论文摘要精选
资源摘要信息:"神经问题生成（Neural Question Generation，NQG）是自然语言处理（NLP）中的一个重要研究领域，旨在自动生成与给定文档内容相关的问题。NQG技术不仅能够在教育领域辅助教师制作测试题目，提高学生的...
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