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ICCV19_VQA-CTI:ICCV 19论文的回购
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紧凑型三线性交互用于视觉问题解答-CTI 该存储库是用于视觉问题回答的紧凑型三线性交互的实现。 在视觉问题解答(VQA)中,答案与问题含义和视觉内容有很大的关联。 因此,为了有选择地利用图像,问题和答案信息,我们提出了一种新颖的三线性交互模型,该模型同时学习了这三个输入之间的高级关联。 此外,为了克服交互的复杂性,我们引入了基于多模量张量的PARALIND分解,该分解可有效地参数化三个输入之间的三线性交互。 此外,知识蒸馏应用于自由形式的开放式VQA。 它不仅用于减少计算成本和所需的内存,而且还用于将知识从三线性交互模型转移到双线性交互模型。 在基准数据集TDIUC,VQA-2.0和Visual7W上进行的大量实验表明,所提出的紧凑型三线性交互模型在所有三个数据集上均实现了最新的结果。 对于自由形式的开放式VQA任务,我们的提案在VQA准确性度量标准中,在上达到67.4 ,在上87.
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ICCV19_VQA-CTI-master.zip (69个子文件)
ICCV19_VQA-CTI-master
.gitignore 111B
requirements.txt 144B
src
classifier.py 976B
evaluate_TDIUC.py 5KB
MC
trainer.py 12KB
test.py 6KB
dataset.py 12KB
main.py 6KB
base_model.py 9KB
train.py 7KB
FFOE
trainer.py 11KB
test.py 7KB
dataset.py 25KB
main.py 7KB
base_model.py 7KB
train.py 6KB
bc.py 3KB
activation.py 390B
language_model.py 3KB
meters.py 2KB
utils.py 14KB
attention.py 5KB
loss_function.py 850B
counting.py 7KB
dataset.py 6KB
evaluate.py 2KB
fc.py 2KB
Tensor.py 2KB
tc.py 2KB
LICENSE 1KB
tools
compute_softscore.py 9KB
detection_features_converter.py 5KB
detection_features_converter_target.py 4KB
create_answer_embedding.py 2KB
create_embedding.py 2KB
download_data.sh 539B
process.sh 327B
create_bert_embedding.py 934B
__pycache__
compute_softscore.cpython-36.pyc 7KB
create_dictionary.py 2KB
adaptive_detection_features_converter.py 6KB
grad_check.py 1KB
download.sh 2KB
README.md 7KB
__pycache__
fc.cpython-36.pyc 2KB
dataset.cpython-36.pyc 16KB
Tensor.cpython-36.pyc 1KB
bc.cpython-36.pyc 2KB
trainer.cpython-36.pyc 9KB
train_OE.cpython-36.pyc 5KB
attention.cpython-36.pyc 6KB
base_model.cpython-36.pyc 12KB
meters.cpython-36.pyc 3KB
counting.cpython-36.pyc 7KB
language_model.cpython-36.pyc 3KB
classifier.cpython-36.pyc 1KB
dataset_MC.cpython-36.pyc 16KB
activation.cpython-36.pyc 730B
utils.cpython-36.pyc 13KB
train.cpython-36.pyc 8KB
trainer_OE.cpython-36.pyc 8KB
dataset_OE.cpython-36.pyc 14KB
loss_function.cpython-36.pyc 4KB
base_model_OE.cpython-36.pyc 9KB
trainer_fp16.cpython-36.pyc 5KB
tc.cpython-36.pyc 6KB
sample_answerkey.csv 17KB
misc
Multiple-Choice-VQA.png 201KB
Free-form-Tri-attn.png 215KB
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