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申请/专利权人：昆明理工大学
摘要：本发明涉及基于自我对比学习克服视觉问答的语言先验方法，本发明首先通过预训练模型完成图像特征提取，将问题词嵌入之后输入GRU生成一个问题特征；再对问题和图像使用注意力机制，将问题特征与图像特征融合为一个联合表示特征，对于反注意力层使用注意力机制学习的权重值，将问题特征与反图像特征融合为另一个联合表示特征，两者构成对比；再通过优化基础的VQA分类损失以及利用自对比学习损失Lscl来增加问题与图像的相关性，将这两个损失构成联合损失去训练。该方法建立在模型LMH之上，在不使用辅助任务的情况下在最常用的基准VQACPv2上实现了59.00％的最先进性能，绝对性能提升了6.51％。
主权项：1.一种基于自我对比学习克服视觉问答的语言先验方法，其特征在于：所述方法的具体步骤如下：Step1、首先将问题、图像与答案选项作为实验数据，其次对图像进行预处理提取特征图，并将问题预处理生成问题特征向量；Step2、使用注意力层学习去识别图像与问题相关区域；经Step1预处理操作之后，注意力机制利用问题来计算图像区域上的注意力权重，以定位与问题相关的图像区域，将得到的问题特征q和加权后的图像特征融合为联合表示r；Step3、使用反注意力层识别当前不相关或不太相关的图像区域；以利用Step2获得的注意力权重值，将问题特征q和加权后的反图像特征融合为联合表示r0，将问题集中在不相关的区域并忽略图像上的相关区域以形成对比；Step4、后处理：通过Step3得到的联合表示r0以及Step1得到的联合表示r，训练网络来优化自对比损失Lscl和基础VQA分类损失Lvqa的联合损失，能专注于相关区域来预测关于输入图像的给定问题的正确答案。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 昆明理工大学 一种基于自我对比学习克服视觉问答的语言先验方法
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