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视觉问答技术研究
被引量:
21
1
作者
俞俊
汪亮
余宙
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2018年第9期1946-1958,共13页
随着深度学习在计算机视觉、自然语言处理领域取得的长足进展,现有方法已经能准确理解视觉对象和自然语言的语义,并在此基础上开展跨媒体数据表达与交互研究.近年来,视觉问答(visual question answering,VQA)是跨媒体表达与交互方向上...
随着深度学习在计算机视觉、自然语言处理领域取得的长足进展,现有方法已经能准确理解视觉对象和自然语言的语义,并在此基础上开展跨媒体数据表达与交互研究.近年来,视觉问答(visual question answering,VQA)是跨媒体表达与交互方向上的研究热点问题.视觉问答旨在让计算机理解图像内容后根据自然语言输入的查询进行自动回答.围绕视觉问答问题,从概念、模型、数据集等方面对近年来的研究进展进行综述,同时探讨现有工作存在的不足;最后从方法论、应用和平台等多方面对视觉问答未来的研究方向进行了展望.
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关键词
视
觉
问答
见觉推理
见
频问答
深度学习
知识网络
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职称材料
题名
视觉问答技术研究
被引量:
21
1
作者
俞俊
汪亮
余宙
机构
杭州电子科技大学计算机学院
复杂系统建模与仿真教育部重点实验室(杭州电子科技大学)
出处
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2018年第9期1946-1958,共13页
基金
国家自然科学基金优秀青年基金项目(61622205)~~
文摘
随着深度学习在计算机视觉、自然语言处理领域取得的长足进展,现有方法已经能准确理解视觉对象和自然语言的语义,并在此基础上开展跨媒体数据表达与交互研究.近年来,视觉问答(visual question answering,VQA)是跨媒体表达与交互方向上的研究热点问题.视觉问答旨在让计算机理解图像内容后根据自然语言输入的查询进行自动回答.围绕视觉问答问题,从概念、模型、数据集等方面对近年来的研究进展进行综述,同时探讨现有工作存在的不足;最后从方法论、应用和平台等多方面对视觉问答未来的研究方向进行了展望.
关键词
视
觉
问答
见觉推理
见
频问答
深度学习
知识网络
Keywords
visual question answering (VQA)
visual reasoning
video question answering
deep learning
knowledge network
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
视觉问答技术研究
俞俊
汪亮
余宙
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2018
21
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