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J-GLOBAL ID：201802228060800992   整理番号：18A2231796

視覚質問応答のための構造化意味表現【JST・京大機械翻訳】

Structured Semantic Representation for Visual Question Answering

著者 (3件)： Yu Dongchen (Department of Electronic Engineering, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, 200240, China) ,  Gao Xing (Department of Electronic Engineering, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, 200240, China) ,  Xiong Hongkai (Department of Electronic Engineering, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, 200240, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ICIP  ページ： 2286-2290  発行年： 2018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： 多くのモデルが,視覚量子化(VQA)における豊富な意味表現を捉えるために提案されている。本論文では,VQAにおける一般的認知能力の構成性を例証し,意味表現において言語の言語構造を考慮に入れた。意味木により質問をいくつかの要素に分解し,文表現を離散化するためにツリー構造化モデルを適用した。さらに,新しいデータセットの補完画像を利用し,回答を予測するために用いた分類器を最適化した。著者らは,データセットの特性を効果的に利用するためのモデルを導くために,訓練プロセスにおける新しいVQA2.0データセットのための二重経路ネットワークを設計した。実験は,著者らの方法がより有用な情報を得て,性能を改善することができることを示した。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 画像 ,  量子化 ,  最適化 ,  *視覚 ,  ネットワーク ,  言語
準シソーラス用語： 構造モデル ,  離散化 ,  認知能力 ,  *意味表現 ,  *質問応答 , 【Automatic Indexing@JST】

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

タイトルに関連する用語 (4件)： 視覚 ,  質問応答 ,  構造化 ,  意味表現