Bottom-Up and Top-Down Attention for Image Captioning and Visual Question Answering-阅读总结 笔记不能简单的抄写文中的内容,得有自己的思考和理解. 一.基本信息 **\1.标题:**Bottom-Up and Top-Down Attention for Image Captioning and Visual Question Answering **\2.作者:**Peter Anderson,Xiaodong…

Learning Visual Question Answering by Bootstrapping Hard Attention Google DeepMind  ECCV-2018   2018-08-05 19:24:44 Paper:https://arxiv.org/abs/1808.00300  Introduction: 本文尝试仅仅用 hard attention 的方法来抠出最有用的 feature,进行 VQA 任务的学习. Soft Attention: Existing…

Visual Question Answering as a Meta Learning Task ECCV 2018 2018-09-13 19:58:08 Paper: http://openaccess.thecvf.com/content_ECCV_2018/papers/Damien_Teney_Visual_Question_Answering_ECCV_2018_paper.pdf 1. Introduction: 本文提出一种新的 VQA 思路,将 meta-learning 结…

Heterogeneous Memory Enhanced Multimodal Attention Model for Video Question Answering 2019-04-25 21:43:11 Paper:https://arxiv.org/pdf/1904.04357.pdf Code: https://github.com/fanchenyou/HME-VideoQA 1. Background and Motivation:  用 Memory Network 做视觉问题…

Show, Attend and Tell: Neural Image Caption Generation with Visual Attention-阅读总结 笔记不能简单的抄写文中的内容,得有自己的思考和理解. 一.基本信息 **\1.标题:**Show, Attend and Tell: Neural Image Caption Generation with Visual Attention **\2.作者:**Kelvin Xu,Jimmy Lei Ba,Ryan Kiros,Kyu…

融合异构知识进行常识问答 论文标题 -- <Graph-Based Reasoning over Heterogeneous External Knowledge for Commonsense Question Answering> 论文来源 论文代码 任务介绍 任务概述 以CSQA(常识问答)为例,针对未提及背景知识的问题,要求考虑背景知识并作出回答 任务形式 输入:问题Q=q_1 q_2⋯q_m和包含n个答案的候选答案集合A={a_1,a_2,⋯,a_n} 目标:从候选集合中选出正确答案…

在上一篇博客中介绍的论文"Show and tell"所提出的NIC模型采用的是最"简单"的encoder-decoder框架,模型上没有什么新花样,使用CNN提取图像特征,将Softmax层之前的那一层vector作为encoder端的输出并送入decoder中,使用LSTM对其解码并生成句子.模型非常直观,而且比常规的encoder-decoder框架还要简单一点(图像特征只在开始时刻输入了decoder,此后就不输入了),但是训练的过程非常讲究,因此取得了20…

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Fully Convolutional Attention Localization Networks: Efficient Attention Localization for Fine-Grained Recognition   细粒度的识别(Fine-grained recognition)的挑战性主要来自于 类内差异(inter-class differences)在细粒度类别中通常是局部的,细微的:类间差异(intra-class differences)由于姿态的变换而导致很大.为了…

CBAM: Convolutional Block Attention Module 2018-09-14 21:52:42 Paper:http://openaccess.thecvf.com/content_ECCV_2018/papers/Sanghyun_Woo_Convolutional_Block_Attention_ECCV_2018_paper.pdf GitHub:https://github.com/luuuyi/CBAM.PyTorch 本文提出 channel atten…