2020-07-16 CVPR2020 VL论文讨论(5) 笔记
生活随笔
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2020-07-16 CVPR2020 VL论文讨论(5) 笔记
小編覺得挺不錯的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個參考.
目錄
- [1] SQuINTing at VQA Models: Introspecting VQA Models with Sub-Questions
- [2] Iterative Answer Prediction with Pointer-Augmented Multimodal Transformers for Text VQA
- [3] Syntax-Aware Action Targeting for Video Captioning
- [4] Modality Shifting Attention Network for Multi-modal Video Question Answering
- [5] Graph-Structured Referring Expression Reasoning in The Wild
- [6] Say As You Wish: Fine-grained Control of Image Caption Generation with Abstract Scene Graphs
- 總結
[1] SQuINTing at VQA Models: Introspecting VQA Models with Sub-Questions
- oral
- motivation:模型答對了問題,但是可能并沒有理解圖像,這體現(xiàn)在對問題的回答存在不一致性(eg:圖中香蕉是什么顏色的?綠色。這個香蕉熟了嗎?熟了。)。
- method:本文提出一個數(shù)據(jù)集,將VQA任務中的問題分為兩類:Reasoning、Perception。其中,Perception類問題是Reasoning類問題的子問題(前提)。
[2] Iterative Answer Prediction with Pointer-Augmented Multimodal Transformers for Text VQA
- oral,出自UCB + FaceBook
- motivation:傳統(tǒng)方法使用pairwise機制(對每兩種模態(tài)進行融合、以此類推),且預測時使用分類方法,無法生成多個單詞的答案。
- method:多模態(tài)Transformer,多步指針增強decoder。
- 訓練時:teacher forcing,給定真值,預測下一個值。
[3] Syntax-Aware Action Targeting for Video Captioning
- poster,出自陶大程老師的小組
- motivation:video captioning應更注重action(interaction)
- method:語法感知模塊 + 動作引導Captioner
[4] Modality Shifting Attention Network for Multi-modal Video Question Answering
- poster
- task:視頻帶有字幕,回答問題需要同時參考視頻和字幕。可以分割為兩個sub-task:①. video grounding;②. VQA。
- challenge:①. 找出所有異質模態(tài)中有利于回答這個問題的關鍵時刻;②. 基于異質模態(tài)進行問答;
- method:給我的感覺,和video grounding、VQA中的方法差不多。
[5] Graph-Structured Referring Expression Reasoning in The Wild
- oral
- 參考鏈接
[6] Say As You Wish: Fine-grained Control of Image Caption Generation with Abstract Scene Graphs
- oral
- 參考鏈接
總結
- [2] 在V&L中使用了Transformer,但是使用方法有些簡單,感覺沒有發(fā)揮出Transformer的優(yōu)勢。
- [1][5][6] 三篇文章分別針對VQA、RE、ImageCaptioning三個任務,提出了具有推理能力的方法。[1]從sub-question的一致性出發(fā),將question分為兩類,并提出了特定數(shù)據(jù)集。[5]中考慮referring expression的語言結構,作為reasoing的order。[6]提出了抽象場景圖的概念,并適用抽象場景圖作為reasoning的order(當然,這篇文章的重點在于抽象場景圖帶來的細粒度可控性)。由此可見,進行reasoning的形式和方法有很多,應多思考。
總結
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