视觉问答相关论文
视觉问答作为人工智能完备性和视觉图灵测试的重要呈现形式，加上其具有潜在的应用价值，受到了计算机视觉和自然语言处理两个领域的广......
随着社交媒体和人机交互技术的快速发展，视频、图像以及文本等多模态数据在互联网中呈爆炸式增长，因此多模态智能研究受到关注。其中......
随着互联网、多媒体技术的飞速发展和社会信息化程度的加深,图像、文本、语音和视频等共存并具有高度语义关联的多模态数据呈现出......
在深度学习领域,视觉问答一直是热门的研究方向,这一任务的定义如下:一个视觉问答系统涉及视觉和文本的处理。由自然图像和形式自......
协同分析和处理跨模态数据一直是现代人工智能领域的难点和热点,其主要挑战是跨模态数据具有语义和异构鸿沟.近年来,随着深度学习......
近年来,随着计算机视觉和自然语言处理技术的高速发展,视觉问答（Visual Question Answering,VQA）在仿生机器人、智能教育和视觉障碍......
视觉问答（Visual Question answer,VQA）的任务是根据给定图片和关于图片的自然语言问题,机器自动推理并输出答案。视觉问答是一项涉......
复杂场景下多模态信息推理算法研究是人工智能领域研究热点之一,其结合了计算机视觉和自然语言处理两大研究方向,已成为学术界以及......
近年来多模态人机交互成为自然语言处理和计算机视觉领域的研究热点之一。本文主要聚焦于视觉（图像）印证下的语言理解与生成研究。考......
视觉问答横跨计算机视觉与自然语言处理两种学科,主要研究如何根据给定的图像以及一个与图像相关的问题,生成一个符合自然语言规则......
计算机视觉和自然语言两个领域近十年来得到长足发展,这两个领域的发展推动了多模态任务的研究。具有代表性的任务之一是2015年学......
视觉问答是一种跨模态分析推理任务,其目的是回答基于图片内容提出的自然语言表述的问题。一个完整的视觉问答过程通常被分为三个......
自2012年Alex Net[1]结构在ILSVRC比赛中展现出绝对优势以来,卷积神经网络（Con-volutional Neural Network,CNN）成为机器学习领域备......
视觉问答是一项属于计算机视觉和自然语言处理交叉领域的任务,它要求模型读取输入图像和相关的自然语言问题,并给出合理的答案。与......
视觉问答是深度学习中热门的研究课题,它需要结合计算机视觉和自然语言处理两个领域,是一项很有挑战性的任务。视觉问答模型的输入......
随着深度学习日益发展,人工智能领域迎来发展热潮。无论在计算机视觉,还是自然语言处理、语音处理等领域,深度学习都取得了突破性......
为解决视觉问答(Visual Question Answering,VQA)算法中问题与图像缺乏推理关系的难题,提出了增强问题有用信息的问题引导图像注意......
随着科技的发展,人工智能越来越多的出现在人们的生活中。而视觉问答是能够应用在人类生活中典型的人工智能技术。视觉问答指的是......
针对视觉问答任务中问题特征与图像特征缺乏交互推理关系的问题,提出了图像与问题双引导注意力机制视觉问答算法.模型结构主要由问......
随着计算机视觉和自然语言处理的日益发展,视觉问答也发展为计算机科学领域的一个重要研究方向.视觉问答需要跨模态的理解与推理能......
视觉问答作为多模态任务,需要深度理解图像和文本问题从而推理出答案.然而在许多情况下,仅在图像和问题上进行简单推理难以得到正......
随着大数据多媒体时代的到来,互联网、便携设备日益普及,图像作为信息的重要载体,出现在我们身边的每个角落。如何利用计算机充分......
在目前包括自然语言处理和计算机视觉这些研究重点领域中,视觉问答（Visual Question Answering）无疑是最热门且具有挑战性的领域之一......
尽管视觉问答在过去几年中取得了令人瞩目的进步,但当前的视觉问答模型往往倾向于依赖训练集中的表层语言相关性,而很难推广到具有......
深度学习已在计算机视觉和自然语言处理两大领域都获得了巨大的成功。视觉问答（Visual Question Answering,VQA）作为横跨计算机视觉......
随着互联网技术的飞速发展,多媒体数据呈爆炸式增长。在这些多媒体数据中,单一媒体的数据往往不是独立存在的,而是天然共生、并具......
文本阅读能力差和视觉推理能力不足是现有视觉问答(visual question answering,VQA)模型效果不好的主要原因,针对以上问题,设计了......
视觉问答是一项计算机视觉与自然语言处理相结合的任务,需要理解图中的场景,特别是不同目标对象之间的交互关系.近年来,关于视觉问......
随着互联网的快速发展,图片、文字、视屏等各种模态的数据爆炸式增长,人类进入了大数据时代。人们产生了从海量数据中快速、准确获......
传统视觉问答技术仅采用简单的位置注意力,缺乏语义注意力,从而引起问题推理错误.本文采用双重注意力机制从图像获取位置信息和语......
视觉问答是计算机视觉领域和自然语言处理领域的交叉方向,近年来受到了广泛关注.在视觉问答任务中,算法需要回答基于特定图片(或视......
针对当前主流视觉问答(visual question answering,VQA)任务使用区域特征作为图像表示而面临的训练复杂度高、推理速度慢等问题,提......
视觉问答(Visual Question Answering,VQA)是计算机视觉(Computer Vision,CV)和自然语言处理(Nature Language Processing,NLP)领......
计算机视觉和自然语言处理领域相关技术的快速发展,极大地推动了下游交叉任务的研究,比如视觉问答任务。视觉问答,是指根据给定的......
近十年来,计算机视觉任务通过卷积神经网络获取高判别性的视觉特征,自然语言处理任务则借助递归神经网络来对时序性的文本数据进行......
视觉问答是计算机视觉和自然语言处理的结合应用领域,模型需要根据图片和问题的信息进行逻辑推理并做出回答。本文针对视觉问答模......
随着多媒体和互联网的发展,如何处理海量的图像与文本信息成了目前亟需解决的一道难题。因此,对计算机视觉与自然语言处理交叉领域......
视觉问答是近年来人工智能领域兴起的热门研究方向之一,VQA的核心问题是如何构建图像与问题之间的关联关系。图像与问题之间存在着......
视觉问答任务是一个结合计算机视觉研究与自然语言处理两个领域的前沿方向。视觉问答系统可根据问题语义,从与问题相匹配的图像中......
视觉问答是一项具有挑战性的任务,其涉及对多模态信息输入(即图像内容和自然语言问题)的共同语义理解,以及基于视觉和语言的联合推......
视觉问答(Visual Question Answering,VQA)是近年兴起的一项人工智能研究热点。它指的是模型根据给定的图像信息回答人类所提出的......
近几年以来,随着人们对深度学习的不断研究,计算机视觉与自然语言处理发展迅速,并且产生了很多研究方向,比如“图像描述”和“视觉......
