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自下而上和自上而下注意视觉问题的解决方案有效地PyTorch实现了2017年VQA挑战赛获奖作品。 该实现遵循“自下而上和自上而下,自下而上和自上而下的视觉问题解答”中描述的VQA系统。有效的PyTorch实现是2017年VQA挑战赛获胜作品的PyTorch实现。该实现遵循了所描述的VQA系统(https://arxiv.org/abs/1707.07998)和“视觉问题解答的提示和技巧:2017年挑战的学习”(https: //arxiv.org/abs/1708.02711)。结果模型验证准确性培训时间
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bottom-up-attention-vqa-master
.gitignore 93B
classifier.py 565B
data
train_ids.pkl 712KB
val_ids.pkl 348KB
LICENSE 34KB
language_model.py 3KB
tools
compute_softscore.py 8KB
detection_features_converter.py 5KB
process.sh 129B
create_dictionary.py 2KB
download.sh 1KB
utils.py 2KB
README.md 5KB
attention.py 2KB
dataset.py 6KB
fc.py 853B
main.py 2KB
base_model.py 2KB
train.py 3KB
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