《图文匹配&VQA》小结

图文匹配以及图像的QA是图像与文本多模态融合，是计算机视觉与自然语言处理的交叉。

图文匹配：将图像与文本都映射到一个相同的语义空间，然后通过距离对他们的相似度进行判断。

图文匹配问题与VQA最大的不同就是，需要比对两种特征之间的距离。将文本和图像分别做attention，DAN计算每一步attention后的文本和图像向量相似度累加得到similarity.

VQA：给定一张图像和一个关于该图像内容的文字问题，视觉问答旨在从若干候选文字回答中选出正确的答案，本质上是一个分类问题，其核心思想是让图像的Attention的位置随着问题进行变化。

 

使用CNN从图像中提取图像特征，用RNN从文字问题中提取文本特征，融合视觉和文本特征，最后通过全连接层进行分类。该任务的关键是如何融合这两个模态的特征。 直接融合的方法几种：视觉和文本特征向量拼接、逐元素相加或相乘、内积、外积。

注意力机制包括视觉注意力(“看哪里”)和文本注意力(“关注哪个词”)两者。DAN将