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摘要
视觉问答是一项计算机视觉与自然语言处理相结合的任务,需要理解图中的场景,特别是不同目标对象之间的交互关系。近年来,关于视觉问答的研究有了很大的进展,但传统方法采用整体特征表示,很大程度上忽略了所给图像的结构,无法有效锁定场景中的目标。而图网络依靠高层次图像表示,能捕获语义和空间关系,但以往利用图网络的视觉问答方法忽略了关系与问题间的关联在解答过程中的作用。据此提出基于同等注意力图网络的视觉问答模型EAGN,通过同等注意力机制赋予关系边与目标节点同等的重要性,两者结合使回答问题的依据更加充分。通过实验得出,相比于其他相关方法,EAGN模型性能优异且更具有竞争力,也为后续的相关研究提供了基础。
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