|
- VQA（视觉问答）现在的主要挑战是什么？ - 知乎
VQA有什么挑战？ 比起accuracy的提升和模型model设计的挑战，我更想说的，是我们怎么定义这个任务，怎么设计数据集和怎么设计评价标准。
- VQA（视觉问答）现在的主要挑战是什么？ - 知乎
Dyn-VQA是一个包含动态问题的视觉问答数据集，要求模型灵活提供知识检索解决方案，其中查询、工具和检索时间都是可变的。 包含1452个动态问题，这些问题需要复杂的多模态知识检索来解决。 这些问题包括快速变化答案的问题、需要多模态知识的问题和多跳
- 计算机视觉问答VQA - 知乎
VQA是什么？ VQA表面上看只是一个，输入 图片和问题，要求预测答案的任务。 但深层次，VQA is a Turing test for vision [1] and language。 作为一种图灵测试…
- 视觉问答（VQA）? - 知乎
# 1 引言 对于视觉问答任务而言，其中比较重要的部分就是两种模态的特征融合。目前对于特征融合最先进的技术是双线性池化，该技术有很多的变体。我们主要围绕双线性池化这种模态融合的方法展开总结。其中MUTAN方法的代码，我已经放在这个链接里面 MUTAN代码。本文仅供大家参考，所有方法
- 加拿大有哪些知名冰酒品牌？ - 知乎
在加拿大，CVA （加拿大酒商联合会）对冰酒界定主要依照的是VQA（酒商质量联盟）对冰酒（icewine）的定义：利用在-8℃以下，在葡萄树上自然冰冻的葡萄酿造的葡萄酒。
- 为什么Clip可以用于zero shot分类？ - 知乎
4 Few-shot 解决VQA问题 文中还验证了CLIP + few-shot learning能给VQA任务带来多少提升，通过在小样本上finetune CLIP模型的部分参数，提升CLIP在zero-shot VQA上的效果。
- 视觉问答 (VQA)有什么用？ - 知乎
最近在调研VQA的论文，突然想到一个问题，视觉问答究竟有什么用？计算机视觉毫无疑问有重大的落地价值，…
- Large Vision Language Model（LVLM）的经典模型结构是怎样的？ - 知乎
第一阶段 主要是将输入的图片跟短文本作对齐，让模型建立比较粗糙的跨模态对齐能力； 第二阶段 搜集了一个精细标注的长文本数据集，通过短时间的微调，即可让模型完成长文本captioning、VQA等复杂的多模态任务。 类似的工作还有 LLaVA、阿里的mPlug-Owl 等等。
|
|
|