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Transformers-VQA:将预训练的V + L模型下游处理到VQA任务的实现。 现在支持
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2021-05-23
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变形金刚 对VQA任务进行下行趋势化的预训练V + L模型的实现。 现在支持:Linux和上的VisualBERT,LXMERT和 。 笔记: 这只是一个测试版,如果遇到任何错误,请随时提出问题。 我们的实现基于的大型。 如果您采用V + L模型的预训练权重,请考虑引用其原始工作。 如果您发现我们的实施有帮助,请考虑引用以下内容:) @inproceedings{li2020comparison, title={A comparison of pre-trained vision-and-language models for multimodal representation learning across medical images and reports}, author={Li, Yikuan and Wang, Hanyin and Luo, Yuan},
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Transformers-VQA-master.zip (20个子文件)
Transformers-VQA-master
openI_VQA.ipynb 85KB
requirements.txt 322B
data
trainval_label2ans.json 46KB
trainval_ans2label.json 63KB
placeholder.txt 41B
img
val2014_offset.txt 1.44MB
train2014_offset.txt 3.13MB
test2015_offset.txt 3MB
src
tokenization.py 15KB
optimization.py 8KB
modeling.py 58KB
entry.py 10KB
file_utils.py 8KB
models
pretrained
placeholder.txt 78B
trained
placeholder.txt 85B
vqa.py 8KB
param.py 3KB
vqa_model.py 2KB
README.md 4KB
vqa_data.py 7KB
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