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基于空间注意力推理机制的视觉问答算法研究
被引量：
1
1
作者
李智涛
周之平
叶琴
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2021年第3期952-955,共4页
针对现有基于注意力机制的多模态学习,对文字上下文之间的自我联系和图像目标区域的空间位置关系进行了深入研究。在分析现有注意力网络的基础上,提出使用自注意力模块(self-attention,SA)和空间推理注意力模块(spatial reasoning atten...
针对现有基于注意力机制的多模态学习,对文字上下文之间的自我联系和图像目标区域的空间位置关系进行了深入研究。在分析现有注意力网络的基础上,提出使用自注意力模块(self-attention,SA)和空间推理注意力模块(spatial reasoning attention,SRA)对文本信息和图像目标进行映射,最终得到融合特征输出。相较于其他注意力机制,SA和SRA可以更好地将文本信息匹配图像目标区域。模型在VQAv2数据集上进行训练和验证,并在VQAv2数据集上达到了64.01%的准确率。
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关键词
视觉问答
注意力
机制
多模态学习
自
注意力
空间推理注意力
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职称材料
题名
基于空间注意力推理机制的视觉问答算法研究
被引量：
1
1
作者
李智涛
周之平
叶琴
机构
南昌航空大学信息工程学院
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2021年第3期952-955,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(71761028)。
文摘
针对现有基于注意力机制的多模态学习,对文字上下文之间的自我联系和图像目标区域的空间位置关系进行了深入研究。在分析现有注意力网络的基础上,提出使用自注意力模块(self-attention,SA)和空间推理注意力模块(spatial reasoning attention,SRA)对文本信息和图像目标进行映射,最终得到融合特征输出。相较于其他注意力机制,SA和SRA可以更好地将文本信息匹配图像目标区域。模型在VQAv2数据集上进行训练和验证,并在VQAv2数据集上达到了64.01%的准确率。
关键词
视觉问答
注意力
机制
多模态学习
自
注意力
空间推理注意力
Keywords
visual question answering(VQA)
attention mechanism
multimodal learning
self-attention
spatial reasoning attention
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于空间注意力推理机制的视觉问答算法研究
李智涛
周之平
叶琴
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2021
1
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