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基于深度学习的视觉问答+源代码+文档说明+答辩ppt
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2023-11-07
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对于视觉问答(VQA)的研究具有深刻的学术意义和广阔的应用前景。目前,视觉问答模型性能提升的重点在于图像特征的提取,文本特征的提取,attention权重的计算和图像特征与文本特征融合的方式这4个方面。本文主要针对attention权重的计算和图像特征与文本特征融合这两个方面,以及其他细节方面的地方相对于前人的模型做出了改进。本文的主要工作在于本文使用open-ended模式,答案的准确率采用分数累积,而不是一般的多项选择。本文采用CSF模块(包括CSF_A和CSF_B)不仅对spatial-wise进行了权重计算,还对channel-wise进行了权重计算。本文采用MFB模块和ResNet152 FC层之前的tensor来结合LSTM的输出来计算每个区域的权重,而不是直接把image feature和question feature结合本文采用SigMoid来计算最后的分布,而不是一般的softmax(实验部分会有对比两者的差异)。 <项目介绍> 该资源内项目源码是个人的课程设计作业,代码都测试ok,都是运行成功后才上传资源,答辩评审平均分达到94.5分,放心下载使用! 1、该资源
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资源评论
- 我魂归故里,故里是你2023-12-22支持这个资源,内容详细,主要是能解决当下的问题,感谢大佬分享~
- vector<vector>2024-01-10这个资源对我启发很大,受益匪浅,学到了很多,谢谢分享~
- m0_729442052023-12-18资源太好了,解决了我当下遇到的难题,抱紧大佬的大腿~
- 2301_772167752024-04-25资源内容详实,描述详尽,解决了我的问题,受益匪浅,学到了。
机智的程序员zero
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