HyperAIHyperAI

Command Palette

Search for a command to run...

VQA 视觉问答数据集 (Visual Question Answering)

日期

大小

58.91 MB

数据集组织

论文 URL

arxiv.org

许可证

Other

本数据集信息来自 Campinas State University MO434 学科知识库。

简介

这是一个简单的 Flask 应用,可以根据图像和关于图像的自然语言问题生成答案。该应用在后台使用了一个通过 TensorFlow 训练的深度学习模型。

模型概览

深度学习的发展促进了多模态学习相关任务的解决。视觉问答 (VQA) 是其中极具挑战的例子,它要求从图像中进行高阶场景的解释 (interpretation),并结合相关的问答语言进行建模。给定一张图像和关于该图像的自然语言问题,任务是提供一个准确的自然语言答案。这是一个使用 Keras 实现的端到端系统,旨在完成这一任务。 模型架构基于论文 Hierarchical Question-Image Co-Attention for Visual Question Answering

VQA.torrent
做种中 3下载中 0已完成 238总下载量 469
  • VQA/
    • README.md
      1.56 KB
    • README.txt
      3.12 KB
      • data/
        • LICENSE
          4.16 KB
        • main.py
          11.21 KB
        • README.md
          8.21 KB
          • models/
            • arch.py
              23.74 KB
            • layers.py
              31.9 KB
              • __pycache__/
                • arch.cpython-36.pyc
                  13.8 KB
                • layers.cpython-36.pyc
                  20.06 KB
        • related-work.md
          58.88 MB
        • requirements.txt
          58.88 MB
          • templates/
            • error.html
              58.89 MB
            • index.html
              58.9 MB
          • utils/
            • load_pickles.py
              58.91 MB
            • helper_functions.py
              58.91 MB
              • __pycache__/
                • load_pickles.cpython-36.pyc
                  58.9 MB
                • helper_functions.cpython-36.pyc
                  58.9 MB
          • static/
            • stop_grande.jpg
              58.89 MB
          • pickles/
            • labelencoder.pkl
              58.3 MB
            • complete_model.h5
              58.23 MB
            • text_tokenizer.pkl
              58.88 MB

用 AI 构建 AI

从创意到上线——通过免费 AI 协同编码、开箱即用的环境和最优惠的 GPU 价格,加速您的 AI 开发。

AI 协同编码
开箱即用的 GPU
最优定价

HyperAI Newsletters

订阅我们的最新资讯
我们会在北京时间 每周一的上午九点 向您的邮箱投递本周内的最新更新
邮件发送服务由 MailChimp 提供