论文笔记：Heterogeneous Memory Enhanced Multimodal Attention Model for Video Question Answering

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论文笔记：Heterogeneous Memory Enhanced Multimodal Attention Model for Video Question Answering

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…

Multimodal —— 看图说话（Image Caption）任务的论文笔记（二）引入attention机制

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…

论文笔记之：Fully Convolutional Attention Localization Networks: Efficient Attention Localization for Fine-Grained Recognition

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…

【论文笔记】CBAM: Convolutional Block Attention Module

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…

SfMLearner论文笔记——Unsupervised Learning of Depth and Ego-Motion from Video

1. Abstract 提出了一种无监督单目深度估计和相机运动估计的框架利用视觉合成作为监督信息,使用端到端的方式学习网络分为两部分(严格意义上是三个) 单目深度估计多视图姿态估计解释性网络(论文后面提到训练了第三个网络) 2. Introduction 计算机几何视觉难以重建真实的场景模型由于非刚性.遮挡.纹理缺失等情况的存在人类在很短的时刻可以推断自我运动以及三维场景的结构,为什么? 一个假设就是人类在移动中通过观察大量的场景,已经进化出一个对真实世界丰富的.具有结构层次的理解力…

【NLP】Attention Model（注意力模型）学习总结

最近一直在研究深度语义匹配算法,搭建了个模型,跑起来效果并不是很理想,在分析原因的过程中,发现注意力模型在解决这个问题上还是很有帮助的,所以花了两天研究了一下. 此文大部分参考深度学习中的注意力机制(2017版) 张俊林的博客,不过添加了一些个人的思考与理解过程.在github上找到一份基于keras框架实现的可运行的注意模型代码:Attention_Network_With_Keras.如有不足之处,欢迎交流指教. 注意力模型:对目标数据进行加权变化.人脑的注意力模型,说到底是一种资源分配模型…