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基于图卷积网络的视觉问答研究

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随着计算机视觉和自然语言处理的日益发展,视觉问答也发展为计算机科学领域的一个重要研究方向.视觉问答需要跨模态的理解与推理能力(图像与文本).由于图中节点和边的高度相关性以及图本身的联通性,图在提高视觉问答模型的推理能力上有一定的潜力,因此提出了一种基于图卷积网络的视觉问答方法.首先使用神经网络分别提取图像和文本特征,再用图处理模块将预处理后图像和文本处理为图结构数据,然后实现基于图卷积网络的模型设计,数据训练与答案预测.通过与ReasonNet和BottomUp等模型在VQA2.0数据集上进行对比实验,验证了该方法提升了视觉问答任务的准确率.
Research on Visual Question Answering Based on Graph Convolutional Network

龚安、丁磊、姚鑫杰

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中国石油大学(华东) 青岛 266580

视觉问答 图卷积网络 计算机视觉 自然语言处理 词向量

国家油气重大专项

2017ZX05013-001

2022

10.3969/j.issn.1672-9722.2022.01.026

计算机与数字工程
中国船舶重工集团公司第七0九研究所

计算机与数字工程

CSTPCD
影响因子：0.355
ISSN：1672-9722
年,卷(期)：2022.50(1)
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