内容提供者
基于多角度语义理解与自适应双通道的视觉问答方法.pdf
2023-05-12
10金币
1.4MB
22页
曦晨****22
实名认证
内容提供者
1/10
2/10
3/10
4/10
5/10
6/10
7/10
8/10
9/10
10/10
亲，该文档总共22页，到这已经超出免费预览范围，如果喜欢就直接下载吧～
相关资料
基于多角度语义理解与自适应双通道的视觉问答方法.pdf
本发明属于计算机视觉和自然语言处理领域结合的跨模态任务技术领域。技术方案是:基于多角度语义理解与自适应双通道的视觉问答方法,包括以下步骤:步骤1;对输入的图像进行预处理,通过使用对象检测模块提取输入图像中显著区域的视觉特征与几何特征;步骤2;对于问题文本的嵌入,使用空格与标点符号的方法将句子分割成单词(数字或基于数字的单词也被当做是一个单词);接下来采用预训练的词向量模型将单词执行向量化表示;最后将词向量表示通过长短时记忆网络,获取最后一个时间步上的状态,得到问题特征。该方法能够使得训练出来的模型更具有鲁
2023-05-12
10
1.4MB
基于文本语义理解的视觉问答方法的研究.docx
基于文本语义理解的视觉问答方法的研究基于文本语义理解的视觉问答方法的研究摘要：随着计算机视觉和自然语言处理领域的进展，视觉问答（VisualQuestionAnswering，VQA）成为了一个受到广泛关注的研究方向。视觉问答旨在通过对图像和问题的联合理解，给出与问题相关的准确答案。本论文研究基于文本语义理解的视觉问答方法，探讨如何利用自然语言处理技术从问题中提取语义信息，并结合计算机视觉技术从图像中获取视觉特征，实现对视觉问答的理解和回答。本论文的研究对于提高视觉问答的准确性和智能化程度具有重要意义。1
2024-10-20
5
11KB
一种基于类型推理与语义约束的医学视觉问答方法.pdf
本发明公开一种基于类型推理和语义约束的医学视觉问答方法研究。医学视觉问答模型可大致分为图片特征提取、问题特征提取、多模态特征融合和损失函数设计四个模块，各个模块之间相互关联，紧密结合。在已有的医学视觉问答模型的基础上，本发明提出了基于类型推理和答案语义约束的新型医学视觉问答模型，以问题类型推理为基础，构建联合语义空间为核心，设计一个新的损失函数来约束模型进行训练，最终完成答案的预测。本发明基于先进的人工智能技术，结合医学背景的特点和实际应用的需求，设计了一个先进的医学视觉问答模型。本发明的方法在医学智能问
2023-06-07
10
658KB
基于深度感知与语义引导的关系注意力网络视觉问答方法.pdf
本发明公开了一种基于深度感知与语义引导的关系注意力网络视觉问答方法,包括以下步骤:1)图像目标之间的三维空间关系构建;得到图像目标之间的三维空间关系;2)根据图像目标之间的三维空间关系,获取图像目标i和j之间在空间维度的相关性分数;3)结合隐式注意力和显式注意力,获取图像目标i和j之间的相关性;4)根据Transformer的框架,采用改进后的注意力机制替换传统的自注意力层,获得视觉问答模型。本发明将三维空间的相关性引入到传统的自注意力机制上,提高视觉问答的准确性。
2023-05-26
10
1.2MB
视觉问答的实现方法和基于视觉问答检验模型的方法.pdf
提供一种视觉问答的实现方法。该实现方法包括:采用混合专家模型接收目标问题以及与目标问题对应的富文本图片并输出目标问题的答案,其中,所述混合专家模型包括门控网络和多个专家模型,其中,所述门控网络用于确定目标问题的问题类型,基于问题类型确认所述目标问题为多个问题类型中的第一问题类型,以及将目标问题提供给多个专家模型中的第一专家模型;所述第一专家模型用于提供目标问题的答案。本公开不再采用一个通用专家处理所有问题,而是有针对性地针对不同问题采用不同专家模型处理,这种设计能有效地协同多个专家模型拓宽模型性能边界,并
2023-06-06
10
826KB