论文部分内容阅读
目的现有大多数视觉问答模型均采用自上而下的视觉注意力机制,对图像内容无加权统一处理,无法更好地表征图像信息,且因为缺乏长期记忆模块,无法对信息进行长时间记忆存储,在推理答案过程中会造成有效信息丢失,从而预测出错误答案。为此,提出一种结合自底向上注意力机制和记忆网络的视觉问答模型,通过增强对图像内容的表示和记忆,提高视觉问答的准确率。方法预训练一个目标检测模型提取图像中的目标和显著性区域作为图像特征,联合问题表示输入到记忆网络,记忆网络根据问题检索输入图像特征中的有用信息,并结合输入图像信息和问题表示