基于层次注意力机制的高效视觉问答模型

Efficient image question answering model based on layered attention mechanism
吝博强
田文洪
电子科技大学 信息与软件工程学院, 成都 610054

摘要

视觉问答(visual question answering,VQA)是深度学习领域的一个新挑战,需要模型同时根据问题的语义和图片的内容进行推理并给出正确答案。针对视觉问答图片输入的多样性,设计了一种由两层注意力机制堆叠组成的层次注意力机制,帮助模型定位图片中与问题相关的信息,其中第一层注意力机制使用目标检测网络提取图片中物体的特征,第二层注意力机制引入问题特征。同时改进了现有的特征融合方式,消除对输入特征尺寸的限制。VQA数据集的测试结果显示,层次注意力机制使计数类问题的回答准确率提升了4%~5%,其他类型的问题回答准确率也有小幅提升。

基金项目

国家自然科学基金资助项目(61672136,61828202)

出版信息

DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2019.11.0688
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2021年第38卷 第2期
所属栏目: 图形图像技术
出版页码: 636-640
文章编号: 1001-3695(2021)02-062-0636-05

发布历史

[2021-02-05] 印刷出版

引用本文

吝博强, 田文洪. 基于层次注意力机制的高效视觉问答模型 [J]. 计算机应用研究, 2021, 38 (2): 636-640. (Lin Boqiang, Tian Wenhong. Efficient image question answering model based on layered attention mechanism [J]. Application Research of Computers, 2021, 38 (2): 636-640. )

关于期刊

  • 计算机应用研究 月刊
  • Application Research of Computers
  • 刊号 ISSN 1001-3695
    CN  51-1196/TP

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