JavaShuo
欄目
標籤
用於視覺問答的相互注意融合模型《Reciprocal Attention Fusion for Visual Question Answering》
時間 2020-12-30
標籤
計算機視覺
VQA
欄目
快樂工作
简体版
原文
原文鏈接
目錄 一、文獻摘要介紹 二、網絡框架介紹 三、實驗分析 四、結論 這是視覺問答論文閱讀的系列筆記之一,本文有點長,請耐心閱讀,定會有收貨。如有不足,隨時歡迎交流和探討。 一、文獻摘要介紹 Existing attention mechanisms either attend to local image-grid or object level features for Visual Questi
>>阅读原文<<
相關文章
1.
用於視覺問答的與問題無關的注意模型《Question-Agnostic Attention for Visual Question Answering》
2.
用於視覺問答的雙線性超對角線融合模型《BLOCK: Bilinear Superdiagonal Fusion for Visual Question Answering》
3.
用於視覺問題回答的差異化注意力模型《Differential Attention for Visual Question Answering》
4.
用於視覺問答的深度模塊化共同注意網絡 《Deep Modular Co-Attention Networks for Visual Question Answering》
5.
用於視覺問答的具有模態內和模態間注意力的動態融合模型《Dynamic Fusion with Intra- and Inter-modality Attention Flow for Visual 》
6.
用於視覺問答的學習視覺知識記憶網絡模型《Learning Visual Knowledge Memory Networks for Visual Question Answering》
7.
用於視覺問答的基於關係推理和注意力的多峯特徵融合模型《Multimodal feature fusion by relational reasoning and attention for VQA》
8.
Dynamic Fusion with Intra- and Inter-modality Attention Flow for Visual Question Answering 心得體會
9.
注意上的注意:用於視覺問答的框架《Attention on Attention: Architectures for VQA》
10.
用於魯棒性視覺問答的循環一致性模型《Cycle-Consistency for Robust Visual Question Answering》
更多相關文章...
•
XML 注意事項
-
XML 教程
•
ASP.NET MVC - 模型
-
ASP.NET 教程
•
適用於PHP初學者的學習線路和建議
•
☆技術問答集錦(13)Java Instrument原理
相關標籤/搜索
reciprocal
fusion
question
answering
attention
混合模型
融合
視覺
注意
答問
快樂工作
NoSQL教程
Spring教程
Docker教程
應用
註冊中心
設計模式
0
分享到微博
分享到微信
分享到QQ
每日一句
每一个你不满意的现在,都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
1.
resiprocate 之repro使用
2.
Ubuntu配置Github並且新建倉庫push代碼,從已有倉庫clone代碼,並且push
3.
設計模式9——模板方法模式
4.
avue crud form組件的快速配置使用方法詳細講解
5.
python基礎B
6.
從零開始···將工程上傳到github
7.
Eclipse插件篇
8.
Oracle網絡服務 獨立監聽的配置
9.
php7 fmp模式
10.
第5章 Linux文件及目錄管理命令基礎
本站公眾號
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
1.
用於視覺問答的與問題無關的注意模型《Question-Agnostic Attention for Visual Question Answering》
2.
用於視覺問答的雙線性超對角線融合模型《BLOCK: Bilinear Superdiagonal Fusion for Visual Question Answering》
3.
用於視覺問題回答的差異化注意力模型《Differential Attention for Visual Question Answering》
4.
用於視覺問答的深度模塊化共同注意網絡 《Deep Modular Co-Attention Networks for Visual Question Answering》
5.
用於視覺問答的具有模態內和模態間注意力的動態融合模型《Dynamic Fusion with Intra- and Inter-modality Attention Flow for Visual 》
6.
用於視覺問答的學習視覺知識記憶網絡模型《Learning Visual Knowledge Memory Networks for Visual Question Answering》
7.
用於視覺問答的基於關係推理和注意力的多峯特徵融合模型《Multimodal feature fusion by relational reasoning and attention for VQA》
8.
Dynamic Fusion with Intra- and Inter-modality Attention Flow for Visual Question Answering 心得體會
9.
注意上的注意:用於視覺問答的框架《Attention on Attention: Architectures for VQA》
10.
用於魯棒性視覺問答的循環一致性模型《Cycle-Consistency for Robust Visual Question Answering》
>>更多相關文章<<