MCAN：Deep Modular Co-Attention Networks for Visual Question Answering——2019 CVPR 论文笔记

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分类专栏： VQA 论文阅读 文章标签： 人工智能 深度学习 自然语言处理
于 2022-06-30 09:04:21 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_40481602/article/details/125533226
该博客介绍了一篇2019年CVPR论文，研究如何通过深度共同注意力模型（MCAN）改进视觉问答（VQA）任务。作者受到Transformer的启发，设计了自注意力和引导注意力单元，通过不同组合构建深度MCA网络，实验表明在问题和图像特征上同时建模自注意力能显著提升VQA性能。对比堆叠和Encoder-Decoder结构，后者在多层模型中表现更优。

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（五十七）：Deep Modular Co-Attention Networks for Visual Question Answering
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（五十七）：Deep Modular Co-Attention Networks for Visual Question AnsweringAbstract1. Introduction2. Related Work3. Method4. Experimental Setup5. Evaluation Results6. Conclusions 出处： CVPR 2019: 6281-6290 代码：https://github.com/MILVLG/mcan-vqa 题目：面向视觉问答的深度模块化共同注
用于视觉问答的深度模块化共同注意网络 《Deep Modular Co-Attention Networks for Visual Question Answering》
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《Deep Modular Co-Attention Networks for Visual Question Answering》论文笔记
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MCAN论文笔记——Deep Modular Co-Attention Networks for Visual Question Answering
sajo_manaka
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MCAN MCAN论文笔记，仅记录个人阅读感受，如有问题和侵权行为，欢迎指出 Deep Modular Co-Attention Networks for Visual Question Answering, CVPR 2019 Tutorial (rohit497.github.io) 本文受到Transformer启发，运用了两种attention unit： 模型内部交互的self-attention(例如word-to-word or region_to_region)，记为SA 模型之间交互的g
M_CAN Controller Area Network User’s Manual
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CAN 通信符合 ISO 11898-1:2015。连接物理层需要额外的收发器硬件。M_CAN 模块是一种新型的 CAN 通信控制器 IP 模块，可作为独立设备或集成到 ASIC 中。该模块在 RTL 层级使用 VHDL 描述，便于集成。M_CAN 通信符合 ISO 11898-1:2015。连接物理层需要额外的收发器硬件。Message RAM 位于模块外部，可以是单端口或双端口。它通过 Generic Master Interface 连接到 M_CAN。
多模态融合(一)Deep Modular Co-Attention Networks for Visual Question Answering
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摘要 在VQA任务中，设计一个有效的Co-attention模块来将问题中的关键词和图像中的关键区域联系起来是解决问题的核心。此前，大多数成功的联合注意力学习尝试都是通过使用浅层模型来实现的，深度联合注意模型与浅层模型相比几乎没有改善。(浅层模型，模态之间的交互不够充分)本文提出Modular Co-Attention Network (MCAN)，该网络由一系列Modular Co-Attention (MCA) layers级联组成。每个MCA结构包含图像模态、文本模态的自注意力（self-attent
【论文阅读】Deep Modular Co-Attention Networks for Visual Question Answering
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Deep Modular Co-Attention Networks for Visual Question Answering 先理解下这个要干嘛： Visual Question Answering (VQA)： 给一个图片和关于这个图片的问题，然后模型输入这两个数据，输出答案。 文章中用得到的数据库VQA-v2里的一个例子： 把中间的乱七八糟给盖住： 输入问题：胡子是用什么做的？ 输出答案：香蕉 需要设计网络做到同时理解文本内容，抓住关键词，同时理解图片中关键区域的内容：“哪里是胡子”这个问题肯.
《Deep Modular Co-Attention Networks for Visual Question Answering》论文翻译
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07-28 836
《Deep Modular Co-Attention Networks for Visual Question Answering》论文翻译
Deep Modular Co-Attention Networks for Visual Question Answering读书笔记
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Abstract 视觉问答（VQA）要求对图像的视觉内容和问题的文本内容都具有细粒度的同时理解。因此，设计有效的“共同注意”模型以将问题中的关键词与图像中的关键对象相关联是VQA性能的关键。到目前为止，通过使用浅层模型已成功完成了对注意力集中学习的大多数成功尝试，而深层共同注意模型相对于浅层模型几乎没有改善。在本文中，我们提出了一个深度的模块化协同注意网络（MCAN），该网络由深度级联的模块化协...
【自然语言处理】--视觉问答（Visual Question Answering，VQA）从初始到应用
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一、前述 视觉问答（Visual Question Answering，VQA），是一种涉及计算机视觉和自然语言处理的学习任务。这一任务的定义如下： A VQA system takes as input an image and a free-form, open-ended, natural-language question about the image and produces a n...
Python-用于视觉问答的深度模块化共同注意网络
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视觉问答 该实现遵循“图像字幕和视觉问题解答的自下而上和自上而下注意”（ ）和“视觉问题解答的提示和技巧：从中学到的知识”中描述的VQA系统2017年挑战”（ ）。 结果 模型 验证准确性 训练时间 实施模型（CNN扩展+ BCP） 64.2 40至50分钟（Titan Xp） 使用计算准确性。 实施细节 我们的实现遵循论文的总体结构，但有以下简化： 我们不使用额外数据。 每个图像我们仅使用固定数量的对象（K = 36）。 我们使用一个简单的单流分类器而不进行预训练。 我们使用简单的ReLU激活而不是封闭的tanh。 前两点大大减少了培训时间。 在单个Titan Xp上，我们的实现每个周期大约需要200秒，而本文中描述的实现每个周期需要1个小时。 第三点是因为我们认为原始文档中的两个流分类器和预训练过于复杂，因此没有必要。 对于非线性激活单元，我们尝试了门tanh，
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论文：Antol S, Agrawal A, Lu J, et al. Vqa: Visual question answering[C]//Proceedings of the IEEE international conference on computer vision. 2015: 2425-2433. 摘要 我们提出了一个自由式和开放式的视觉问答（VQA）任务。通过给定一个图像和一段关于图像的自然语言，这个任务将提供一个精确的自然语言答案。这个任务可以映射到现实生活的场景中：比如说帮助视障人士
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