【摘 要】
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视觉问答（Visual Question Answering,VQA）作为极具挑战性的前沿研究方向,任务是将图像以及图像相关的自然语言问题作为输入,根据问题的语义和图片的内容进行推断,生成和输出自然语言答案。现有的视觉问答模型对问题单词、图像中对象内部之间的关系以及问题与图像之间的联系判断还不够准确,同时推理能力也有待提高。针对上述问题,提出了一种基于图神经网络的视觉问答推理模型。首先为了解决单词
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视觉问答（Visual Question Answering,VQA）作为极具挑战性的前沿研究方向,任务是将图像以及图像相关的自然语言问题作为输入,根据问题的语义和图片的内容进行推断,生成和输出自然语言答案。现有的视觉问答模型对问题单词、图像中对象内部之间的关系以及问题与图像之间的联系判断还不够准确,同时推理能力也有待提高。针对上述问题,提出了一种基于图神经网络的视觉问答推理模型。首先为了解决单词关联性不强问题,构建问题编码器,以连续单词为输入,送入基于自注意力机制的BERT网络并形成问题特征,可以有效提高问题单词的自相关性;其次针对图像内容紧密性弱的问题,根据提出的问题选择相关度,采用Faster-RCNN网络模型从图中抽取目标特征,选择得分排名靠前的对象区域;最后为了提高图像问题之间的联系和推理能力,将过滤后的特征视为图的初始结点,结合所提问题和背景信息,通过图注意力网络来更新结点,改进后的结点可以更完整、更精确地学习到对象间的相互关系。最终的节点经过多层感知机和激活函数来完成答案预测。模型在CLEVR和GQA的数据集中大部分评估指标均优于其他模型,与实验对比模型性能第二高的相比,总体准度率提高了0.10%和2.59%;与基线模型相比分别大幅提升46.70和27.72个百分点,证明了该方法的有效性。该论文有图35幅,表7个,参考文献92篇。
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