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基于复合图文特征的视觉问答模型研究

Research on visual question answering model based on composite graphic features
邱南
顾玉宛
石林
李宁
庄丽华
徐守坤
常州大学 计算机与人工智能学院 阿里云大数据学院, 江苏 常州 213164

摘要

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,提出一种基于复合视觉语言的卷积网络(composite visionlinguistic convnet,CVlCN)来对视觉问答任务中的图像进行表征。该方法将图像特征和问题语义通过复合学习表示成复合图文特征,然后从空间和通道上计算复合图文特征的注意力分布,以选择性地保留与问题语义相关的视觉信息。在VQA-v2数据集上的测试结果表明,该方法在视觉问答任务上的准确率有明显的提升,整体准确率达到64.4%。模型的计算复杂度较低且推理速度更快。

基金项目

国家自然科学基金资助项目(61906021)
常州市城市大数据分析与应用技术重点实验室资助项目(CM20193007)
江苏省研究生科研创新计划资助项目(KYCX21-2829)

出版信息

DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2020.12.0537
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2021年第38卷 第8期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 2293-2298
文章编号: 1001-3695(2021)08-008-2293-06

发布历史

[2021-08-05] 印刷出版

引用本文

邱南, 顾玉宛, 石林, 等. 基于复合图文特征的视觉问答模型研究 [J]. 计算机应用研究, 2021, 38 (8): 2293-2298. (Qiu Nan, Gu Yuwan, Shi Lin, et al. Research on visual question answering model based on composite graphic features [J]. Application Research of Computers, 2021, 38 (8): 2293-2298. )

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

《计算机应用研究》创刊于1984年,是由四川省科技厅所属四川省计算机研究院主办的计算技术类学术刊物。

《计算机应用研究》瞄准本学科领域迫切需要的前沿技术,及时反映国内外计算机应用研究的主流技术、热点技术及最新发展趋势。主要刊载内容包括本学科领域高水平的学术论文、本学科最新科研成果和重大应用成果。栏目内容涉及计算机学科新理论、计算机基础理论、算法理论研究、算法设计与分析、区块链技术、系统软件与软件工程技术、模式识别与人工智能、体系结构、先进计算、并行处理、数据库技术、计算机网络与通信技术、信息安全技术、计算机图像图形学及其最新热点应用技术。

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