【摘 要】
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针对当前主流视觉问答(visual question answering,VQA)任务使用区域特征作为图像表示而面临的训练复杂度高、推理速度慢等问题,提出一种基于复合视觉语言的卷积网络(composite visionlinguistic convnet,CVlCN)来对视觉问答任务中的图像进行表征。该方法将图像特征和问题语义通过复合学习表示成复合图文特征,然后从空间和通道上计算复合图文特征的注意
【机 构】
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常州大学计算机与人工智能学院阿里云大数据学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61906021),常州市城市大数据分析与应用技术重点实验室资助项目(CM20193007),江苏省研究生科研创新计划资助项目(KYCX21-2829)。
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针对当前主流视觉问答(visual question answering,VQA)任务使用区域特征作为图像表示而面临的训练复杂度高、推理速度慢等问题,提出一种基于复合视觉语言的卷积网络(composite visionlinguistic convnet,CVlCN)来对视觉问答任务中的图像进行表征。该方法将图像特征和问题语义通过复合学习表示成复合图文特征,然后从空间和通道上计算复合图文特征的注意力分布,以选择性地保留与问题语义相关的视觉信息。在VQA-v2数据集上的测试结果表明,该方法在视觉问答任
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