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J-GLOBAL ID：201702240481947436   整理番号：17A1398474

DualNet:視覚的質問応答のための領域不変ネットワーク【Powered by NICT】

DualNet: Domain-invariant network for visual question answering

著者 (4件)： Saito Kuniaki (The University of Tokyo, 7-3-1 Hongo Bunkyo-ku, Tokyo, Japan) ,  Shin Andrew (The University of Tokyo, 7-3-1 Hongo Bunkyo-ku, Tokyo, Japan) ,  Ushiku Yoshitaka (The University of Tokyo, 7-3-1 Hongo Bunkyo-ku, Tokyo, Japan) ,  Harada Tatsuya (The University of Tokyo, 7-3-1 Hongo Bunkyo-ku, Tokyo, Japan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICME  ページ： 829-834  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 視覚質問応答(VQA)タスクは,二種類の画像を使用:抽象(図)と実際。ドメイン特異的差異は「目的性」,「組織」,「色」したがってに関して二種類の画像の間に存在する,抽象画像に実画像のために開発した方法を適用して類似の性能を達成し,逆には困難である。VQAにおける重要な問題である,画像特徴は画像に関する疑問に答える正確に重要な手がかりである。しかし,効果的,ドメイン不変法はVQAに必要な高レベル推論への洞察を提供することができる。は,実および抽象シーンドメインの違いに不変であることを性能を示すDualNetと呼ばれる方法を提案した。実験結果はDualNetは最先端の方法,特に抽象画像カテゴリーのよりも優れていることを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *不変性 ,  ネットワーク ,  *視覚 ,  画像 ,  画像特性

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： 視覚 ,  質問応答 ,  不変