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dual-mfa-vqa:VQA的共同参与区域和检测
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2021-05-15
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双MFA-VQA VQA的多模式乘法嵌入共同参与区域和检测。 该网络有两个关注分支,分别采用提议的乘法特征嵌入方案:一个分支参与自由格式的图像区域,另一个分支参与用于对与问题相关的视觉特征进行编码的检测框。 对于VQA 1.0数据集,此当前代码可以在开放式测试中获得66.09 ,在测试标准拆分中获得69.97。 聚光灯 关于arXiv的论文: : Faster R-CNN预训练模型基于边界框的注意力 与整个图像和物体检测共同关注 多峰可乘嵌入特征方法 采用多GPU加速的火炬实施 依存关系 该代码的主要部分是用Lua编写的,并且需要 。 在安装了割炬之后,可以通过运行以下命令来安装这些依赖项: 安装相关的炬管库 cd ~/torch luarocks install loadcaffe luarocks install hdf5 pip install h5py luaroc
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dual-mfa-vqa-master.zip (46个子文件)
dual-mfa-vqa-master
attention_map.png 1.08MB
prepro
prepro_res_test.lua 4KB
prepro_res_coco.lua 5KB
prepro_res_train.lua 4KB
prepro_seconds.lua 2KB
data_train-val_test-dev_2k
prepro_vqa.py 12KB
vqa_preprocess.py 7KB
train.lua 22KB
data_train_test-dev_2k
prepro_vqa.py 13KB
vqa_preprocess.py 7KB
eval.lua 10KB
faster-rcnn-vqa
tools
extract_box_test.py 7KB
extract_box_feat_test.py 7KB
extract_box_feat_train.py 7KB
README.md 3KB
README.md 11KB
data_coco
cocoqa_preprocess.py 4KB
prepro_cocoqa.py 9KB
netdef
FUS.lua 1KB
MFA.lua 8KB
ATT.lua 949B
model.png 282KB
vis_att
vis_attention_demo.m 4KB
vis_attention.m 4KB
vis_prepro.py 1KB
jsonlab-1.2
loadjson.m 16KB
struct2jdata.m 3KB
varargin2struct.m 1KB
jsonopt.m 994B
loadubjson.m 13KB
saveubjson.m 17KB
examples
jsonlab_selftest.m 995B
jsonlab_basictest.matlab 10KB
jsonlab_speedtest.m 675B
demo_ubjson_basic.m 6KB
demo_jsonlab_basic.m 6KB
jsonlab_selftest.matlab 4KB
mergestruct.m 796B
savejson.m 19KB
eval_vis_att.lua 11KB
metric
gen_wups_input.py 2KB
calculate_wups.py 5KB
misc
RNNUtils.lua 7KB
weight-init.lua 2KB
myutils.lua 2KB
myeval.lua 2KB
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