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融合知識(shí)的視覺問答綜述

主講人:目錄01視覺問答概念02視覺問答技術(shù)03知識(shí)融合方法04視覺問答挑戰(zhàn)05視覺問答案例分析06未來發(fā)展趨勢(shì)視覺問答概念01定義與背景視覺問答起源于人工智能領(lǐng)域,旨在讓機(jī)器理解圖像內(nèi)容并回答相關(guān)問題。視覺問答的起源視覺問答技術(shù)廣泛應(yīng)用于輔助視覺障礙者、智能客服、自動(dòng)駕駛等領(lǐng)域。應(yīng)用場(chǎng)景舉例隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的進(jìn)步,視覺問答技術(shù)得到了快速發(fā)展,推動(dòng)了智能交互系統(tǒng)的研究。技術(shù)發(fā)展背景發(fā)展歷程20世紀(jì)90年代,研究者開始探索視覺問答,通過結(jié)合圖像理解和自然語言處理技術(shù)。早期視覺問答研究國(guó)際競(jìng)賽如VQAChallenge推動(dòng)了視覺問答技術(shù)的快速發(fā)展,吸引了全球研究者的參與。競(jìng)賽與挑戰(zhàn)推動(dòng)2010年后,隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展,視覺問答系統(tǒng)性能大幅提升,準(zhǔn)確率顯著提高。深度學(xué)習(xí)的興起視覺問答技術(shù)開始應(yīng)用于智能助手、自動(dòng)駕駛等領(lǐng)域,為用戶提供更自然的交互體驗(yàn)。商業(yè)應(yīng)用的探索01020304應(yīng)用場(chǎng)景智能客服系統(tǒng)醫(yī)療診斷輔助視覺問答技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域可用于輔助診斷,通過分析醫(yī)學(xué)影像回答臨床問題。在客戶服務(wù)領(lǐng)域,視覺問答系統(tǒng)能夠理解用戶的問題并提供相應(yīng)的圖像信息幫助解答。自動(dòng)駕駛導(dǎo)航自動(dòng)駕駛汽車?yán)靡曈X問答技術(shù),通過識(shí)別道路標(biāo)識(shí)和環(huán)境信息來輔助導(dǎo)航和決策。視覺問答技術(shù)02關(guān)鍵技術(shù)介紹01視覺問答技術(shù)依賴深度學(xué)習(xí)模型,如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN),來理解圖像內(nèi)容。深度學(xué)習(xí)模型02注意力機(jī)制幫助模型聚焦圖像中的關(guān)鍵區(qū)域,提高問答的準(zhǔn)確性和相關(guān)性。注意力機(jī)制03自然語言處理技術(shù)用于解析問題并生成連貫、準(zhǔn)確的回答,是視覺問答的重要組成部分。自然語言處理算法模型分析利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)提取圖像特征,再通過循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)處理自然語言問題,實(shí)現(xiàn)視覺問答。深度學(xué)習(xí)在視覺問答中的應(yīng)用01注意力機(jī)制幫助模型聚焦圖像的關(guān)鍵區(qū)域,提高視覺問答的準(zhǔn)確性和效率,如Transformer模型。注意力機(jī)制模型02結(jié)合圖像和文本信息,通過多模態(tài)融合技術(shù)提升視覺問答系統(tǒng)對(duì)問題的理解和回答的準(zhǔn)確性。多模態(tài)融合技術(shù)03系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)視覺問答系統(tǒng)通常采用模塊化設(shè)計(jì),包括圖像處理、特征提取、問題解析和答案生成等組件。模塊化組件設(shè)計(jì)系統(tǒng)設(shè)計(jì)中融合視覺和語言信息,通過多模態(tài)融合策略來提升問答的準(zhǔn)確性和魯棒性。多模態(tài)融合策略端到端學(xué)習(xí)框架直接從輸入圖像和問題到輸出答案,減少了中間步驟,提高了系統(tǒng)效率。端到端學(xué)習(xí)框架設(shè)計(jì)時(shí)考慮未來技術(shù)的發(fā)展,確保系統(tǒng)架構(gòu)具有良好的可擴(kuò)展性,便于集成新的算法和技術(shù)??蓴U(kuò)展的架構(gòu)知識(shí)融合方法03知識(shí)表示技術(shù)本體論是知識(shí)表示的核心,通過定義概念和關(guān)系來構(gòu)建領(lǐng)域知識(shí)的結(jié)構(gòu)化模型。本體論構(gòu)建01語義網(wǎng)絡(luò)通過圖結(jié)構(gòu)表示概念間的關(guān)系,廣泛應(yīng)用于知識(shí)圖譜和自然語言處理中。語義網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用02邏輯推理機(jī)制利用形式邏輯規(guī)則,對(duì)知識(shí)庫(kù)中的信息進(jìn)行推導(dǎo),以發(fā)現(xiàn)新的知識(shí)。邏輯推理機(jī)制03知識(shí)融合策略通過命名實(shí)體識(shí)別技術(shù),將文本中的實(shí)體與知識(shí)庫(kù)中的相應(yīng)實(shí)體進(jìn)行鏈接,實(shí)現(xiàn)信息的融合。實(shí)體識(shí)別與鏈接01利用自然語言處理技術(shù)抽取實(shí)體間的關(guān)系,并將這些關(guān)系映射到知識(shí)圖譜中,以增強(qiáng)數(shù)據(jù)的互操作性。關(guān)系抽取與映射02采用語義相似度計(jì)算方法對(duì)不同來源的知識(shí)進(jìn)行對(duì)齊,確保信息在融合時(shí)保持語義一致性。語義對(duì)齊與融合03知識(shí)推理機(jī)制基于規(guī)則的推理利用預(yù)定義的邏輯規(guī)則,系統(tǒng)能夠推導(dǎo)出新的知識(shí),如專家系統(tǒng)中的推理過程?;谀P偷耐评硗ㄟ^構(gòu)建知識(shí)模型,模擬現(xiàn)實(shí)世界中的關(guān)系和行為,進(jìn)行預(yù)測(cè)和解釋,例如貝葉斯網(wǎng)絡(luò)?;诎咐耐评硐到y(tǒng)通過檢索和比較歷史案例,對(duì)新問題進(jìn)行推理和解決,如醫(yī)療診斷中的案例分析。視覺問答挑戰(zhàn)04數(shù)據(jù)集與評(píng)估設(shè)置具有挑戰(zhàn)性的問題,如開放性問題和多模態(tài)推理,以測(cè)試視覺問答系統(tǒng)的真正能力。挑戰(zhàn)性問題的設(shè)置評(píng)估指標(biāo)需全面反映模型性能,如準(zhǔn)確率、召回率和F1分?jǐn)?shù),確保評(píng)價(jià)的公正性。評(píng)估指標(biāo)的公正性視覺問答挑戰(zhàn)中,數(shù)據(jù)集的多樣性至關(guān)重要,例如VQA數(shù)據(jù)集包含多種場(chǎng)景和問題類型。數(shù)據(jù)集的多樣性模型泛化能力模型需在多種場(chǎng)景下準(zhǔn)確理解問題,如餐廳、公園等,以應(yīng)對(duì)視覺問答挑戰(zhàn)。理解不同場(chǎng)景模型需要具備學(xué)習(xí)新知識(shí)的能力,以便在面對(duì)未見過的場(chǎng)景或問題時(shí),仍能給出正確答案。學(xué)習(xí)新知識(shí)模型應(yīng)能處理各種形式的問題,包括開放式和封閉式問題,以展示其泛化能力。適應(yīng)多變問題實(shí)時(shí)性能要求視覺問答系統(tǒng)必須在幾秒鐘內(nèi)給出答案,以滿足用戶對(duì)即時(shí)反饋的需求。響應(yīng)時(shí)間限制系統(tǒng)需要快速處理圖像和問題,優(yōu)化算法以減少延遲,提高用戶體驗(yàn)。處理速度優(yōu)化在保證實(shí)時(shí)性能的同時(shí),還需平衡計(jì)算資源消耗,避免過高的能耗影響設(shè)備性能。資源消耗平衡視覺問答案例分析05成功案例展示谷歌的VQA系統(tǒng)能夠理解圖片內(nèi)容并回答相關(guān)問題,如“圖中有哪些動(dòng)物?”谷歌的VisualQuestionAnswering微軟的SeeingAI應(yīng)用通過視覺問答幫助視障人士理解周圍環(huán)境,例如識(shí)別文字和物體。微軟的SeeingAI應(yīng)用IBM的ProjectDebater利用視覺問答技術(shù),通過分析圖像內(nèi)容來輔助辯論和決策過程。IBM的ProjectDebater應(yīng)用效果評(píng)估通過對(duì)比不同模型在標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集上的準(zhǔn)確率和召回率,評(píng)估視覺問答系統(tǒng)的性能。準(zhǔn)確率和召回率分析測(cè)量視覺問答系統(tǒng)處理問題并給出答案所需的時(shí)間,以評(píng)估系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性。響應(yīng)時(shí)間評(píng)估通過問卷調(diào)查或用戶反饋收集數(shù)據(jù),了解用戶對(duì)視覺問答系統(tǒng)的滿意程度和改進(jìn)建議。用戶滿意度調(diào)查面臨的問題視覺問答系統(tǒng)在訓(xùn)練時(shí)可能面臨數(shù)據(jù)集偏差問題,導(dǎo)致模型在現(xiàn)實(shí)世界中的泛化能力受限。數(shù)據(jù)集偏差如何有效融合圖像和文本信息,是視覺問答系統(tǒng)面臨的一個(gè)技術(shù)挑戰(zhàn),影響問答的準(zhǔn)確性。多模態(tài)融合挑戰(zhàn)在實(shí)際應(yīng)用中,視覺問答系統(tǒng)需要快速響應(yīng),但復(fù)雜的算法和大數(shù)據(jù)量處理往往難以滿足實(shí)時(shí)性要求。實(shí)時(shí)性能要求未來發(fā)展趨勢(shì)06技術(shù)創(chuàng)新方向隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的進(jìn)步,視覺問答系統(tǒng)將更準(zhǔn)確地理解圖像內(nèi)容和上下文。深度學(xué)習(xí)與視覺問答跨模態(tài)學(xué)習(xí)將使視覺問答系統(tǒng)能夠更好地處理圖像與文本之間的關(guān)聯(lián),提高問答質(zhì)量??缒B(tài)學(xué)習(xí)未來視覺問答系統(tǒng)可能與增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)結(jié)合,提供實(shí)時(shí)互動(dòng)信息和解答。增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)集成010203行業(yè)應(yīng)用前景醫(yī)療健康的應(yīng)用教育領(lǐng)域的應(yīng)用視覺問答技術(shù)在教育領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用前景,如個(gè)性化學(xué)習(xí)輔導(dǎo)和智能教育機(jī)器人。通過視覺問答技術(shù),醫(yī)生和患者可以更直觀地交流病情,提高診斷和治療的效率。零售行業(yè)的應(yīng)用在零售行業(yè),視覺問答可用于智能導(dǎo)購(gòu),通過識(shí)別商品圖像提供詳細(xì)信息和購(gòu)買建議。研究熱點(diǎn)預(yù)測(cè)隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的進(jìn)步,其在視覺問答系統(tǒng)中的應(yīng)用將更加廣泛,提高問題理解和圖像解析的準(zhǔn)確性。深度學(xué)習(xí)在視覺問答中的應(yīng)用01未來研究將更注重多模態(tài)數(shù)據(jù)的融合,如結(jié)合文本、圖像、語音等信息,以提供更豐富的問答體驗(yàn)。多模態(tài)數(shù)據(jù)融合技術(shù)02跨領(lǐng)域視覺問答系統(tǒng)將成為研究熱點(diǎn),如將醫(yī)療影像與問答結(jié)合,為專業(yè)領(lǐng)域提供定制化解決方案??珙I(lǐng)域視覺問答系統(tǒng)03融合知識(shí)的視覺問答綜述(1)

內(nèi)容摘要01內(nèi)容摘要

隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展,視覺問答系統(tǒng)作為人工智能的一個(gè)重要應(yīng)用領(lǐng)域,已經(jīng)引起了廣泛的關(guān)注。視覺問答系統(tǒng)不僅能夠理解自然語言提出的問題,而且能夠通過分析圖像內(nèi)容來回答這些問題。這種跨模態(tài)的信息交互對(duì)我們的日常生活產(chǎn)生了深遠(yuǎn)的影響,特別是在智能助理、自動(dòng)駕駛、智能客服等領(lǐng)域。本文將對(duì)融合知識(shí)的視覺問答進(jìn)行綜述,探討其現(xiàn)狀、挑戰(zhàn)和未來發(fā)展方向。視覺問答的現(xiàn)狀02視覺問答的現(xiàn)狀

視覺問答是一種跨學(xué)科的挑戰(zhàn),涉及到計(jì)算機(jī)視覺、自然語言處理、知識(shí)表示與推理等多個(gè)領(lǐng)域。近年來,隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展,特別是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)的應(yīng)用,視覺問答的研究取得了顯著的進(jìn)展。目前,視覺問答系統(tǒng)主要通過分析圖像特征和問題文本,然后在知識(shí)庫(kù)或大規(guī)模數(shù)據(jù)集中尋找答案。這些系統(tǒng)已經(jīng)能夠處理一些簡(jiǎn)單的問題,如識(shí)別圖像中的物體、場(chǎng)景等。三.知識(shí)融合在視覺問答中的重要性在視覺問答系統(tǒng)中,知識(shí)的融合發(fā)揮著重要的作用。視覺問答的現(xiàn)狀

圖像信息本身可能并不足以回答一些復(fù)雜的問題,尤其是那些需要背景知識(shí)或邏輯推理的問題。通過將圖像信息與領(lǐng)域知識(shí)、常識(shí)知識(shí)等進(jìn)行融合,視覺問答系統(tǒng)可以更好地理解問題,并給出更準(zhǔn)確的答案。知識(shí)融合還可以幫助視覺問答系統(tǒng)處理一些模糊的問題,提高系統(tǒng)的魯棒性和適應(yīng)性。視覺問答的挑戰(zhàn)03視覺問答的挑戰(zhàn)

盡管視覺問答已經(jīng)取得了一些顯著的進(jìn)展,但仍然面臨一些挑戰(zhàn)。首先,跨模態(tài)的信息融合是一個(gè)挑戰(zhàn)。圖像和文本是兩種完全不同的數(shù)據(jù)類型,如何有效地融合這兩種信息是一個(gè)關(guān)鍵問題。其次,知識(shí)的表示和融合也是一個(gè)挑戰(zhàn)。如何表示和融合領(lǐng)域知識(shí)和常識(shí)知識(shí),以便視覺問答系統(tǒng)能夠更好地理解和回答問題,是一個(gè)需要解決的問題。此外,視覺問答還需要處理一些其他問題,如復(fù)雜場(chǎng)景的理解、動(dòng)態(tài)場(chǎng)景的適應(yīng)等。未來發(fā)展方向04未來發(fā)展方向

未來,視覺問答的發(fā)展將主要圍繞以下幾個(gè)方向進(jìn)行:1.深度學(xué)習(xí)技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展將為視覺問答提供更強(qiáng)大的圖像和文本處理能力,使得系統(tǒng)能夠更好地理解和生成自然語言。2.知識(shí)的表示和融合將是未來的一個(gè)重要研究方向。如何將領(lǐng)域知識(shí)和常識(shí)知識(shí)有效地表示和融合到視覺問答系統(tǒng)中,將是一個(gè)重要的挑戰(zhàn)。3.多模態(tài)數(shù)據(jù)的融合和利用也將是未來的一個(gè)重要方向。未來發(fā)展方向

除了圖像和文本,視頻、音頻等其他類型的數(shù)據(jù)也可以用于視覺問答,如何有效地利用這些數(shù)據(jù)將是一個(gè)重要的問題。4.視覺問答還將朝著更廣泛的應(yīng)用領(lǐng)域發(fā)展,如自動(dòng)駕駛、智能客服、智能家居等。這些領(lǐng)域的應(yīng)用將推動(dòng)視覺問答技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展,并帶來更多的挑戰(zhàn)和機(jī)遇。結(jié)論05結(jié)論

視覺問答是一個(gè)充滿挑戰(zhàn)和機(jī)遇的研究領(lǐng)域,知識(shí)融合在視覺問答中起著重要的作用,可以幫助系統(tǒng)更好地理解問題并給出準(zhǔn)確的答案。未來,隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展和知識(shí)的有效表示與融合,視覺問答將取得更大的進(jìn)展,并在更多領(lǐng)域得到應(yīng)用。融合知識(shí)的視覺問答綜述(2)

研究背景01研究背景

傳統(tǒng)的視覺問答系統(tǒng)主要依賴于手工設(shè)計(jì)的特征提取器和分類器,然而這種方式難以自動(dòng)地從圖像中提取出豐富的信息。隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展,基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)的視覺問答系統(tǒng)逐漸成為研究熱點(diǎn)。這類系統(tǒng)通過訓(xùn)練大量的圖像和文本數(shù)據(jù),自動(dòng)地學(xué)習(xí)到圖像和文本之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系,從而實(shí)現(xiàn)更準(zhǔn)確的問答。方法02方法

1.基于特征融合的方法這種方法將圖像特征和文本特征直接拼接在一起,然后通過分類器進(jìn)行推理。特征融合的方法可以有效地利用圖像和文本的信息,但是容易受到維度災(zāi)難的影響。

2.基于注意力機(jī)制的方法這種方法通過引入注意力機(jī)制,使得模型能夠自適應(yīng)地關(guān)注與問題相關(guān)的圖像區(qū)域。注意力機(jī)制可以提高模型的準(zhǔn)確性,但是計(jì)算復(fù)雜度較高。3.基于知識(shí)圖譜的方法這種方法將圖像和文本信息與知識(shí)圖譜相結(jié)合,從而實(shí)現(xiàn)更加智能的問答。知識(shí)圖譜可以為模型提供豐富的背景知識(shí),但是需要大量的標(biāo)注數(shù)據(jù)。應(yīng)用03應(yīng)用通過融合圖像和文本信息,可以幫助學(xué)生更好地理解知識(shí)點(diǎn),提高學(xué)習(xí)效果。1.教育領(lǐng)域通過融合醫(yī)學(xué)圖像和文本信息,可以幫助醫(yī)生更準(zhǔn)確地診斷疾病。2.醫(yī)療領(lǐng)域通過融合監(jiān)控圖像和文本信息,可以提高安全監(jiān)控的準(zhǔn)確性。3.安全領(lǐng)域

未來發(fā)展趨勢(shì)04未來發(fā)展趨勢(shì)通過融合多種模態(tài)的信息,如圖像、文本、語音等,實(shí)現(xiàn)更加智能的問答。3.跨模態(tài)學(xué)習(xí)

通過設(shè)計(jì)更加高效的注意力機(jī)制,降低計(jì)算復(fù)雜度,提高模型的實(shí)時(shí)性。1.更加高效的注意力機(jī)制

通過引入更多的知識(shí)圖譜,提供更加全面的背景知識(shí),提高問答的準(zhǔn)確性。2.更加豐富的知識(shí)圖譜

融合知識(shí)的視覺問答綜述(3)

簡(jiǎn)述要點(diǎn)01簡(jiǎn)述要點(diǎn)

視覺問答是人工智能領(lǐng)域的一個(gè)重要研究方向,旨在讓計(jì)算機(jī)通過分析圖像內(nèi)容,回答關(guān)于圖像的開放式問題。融合知識(shí)的視覺問答VQA)通過結(jié)合外部知識(shí)庫(kù),提高視覺問答系統(tǒng)的準(zhǔn)確率和魯棒性。本文將從以下幾個(gè)方面對(duì)融合知識(shí)的視覺問答進(jìn)行綜述。發(fā)展歷程02發(fā)展歷程此階段的研究方法簡(jiǎn)單,但效果有限。1.早期研究年代,研究者主要關(guān)注基于手工特征的視覺問答,通過圖像特征與問題中的關(guān)鍵詞進(jìn)行匹配隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的興起,研究者開始將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)應(yīng)用于視覺問答,取得了顯著成果。同時(shí),一些研究將自然語言處理技術(shù)融入視覺問答,實(shí)現(xiàn)了端到端的視覺問答模型。2.深度學(xué)習(xí)時(shí)代近年來,融合知識(shí)的視覺問答逐漸成為研究熱點(diǎn)。研究者通過引入外部知識(shí)庫(kù),如知識(shí)圖譜、百科全書等,提高視覺問答系統(tǒng)的性能。3.融合知識(shí)

關(guān)鍵技術(shù)03關(guān)鍵技術(shù)

1.特征提取2.問題表示3.知識(shí)融合視覺問答系統(tǒng)的核心在于提取圖像特征和問題特征。CNN是常用的圖像特征提取方法,研究者通過改進(jìn)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、使用預(yù)訓(xùn)練模型等方法提高特征提取效果。將自然語言問題轉(zhuǎn)化為計(jì)算機(jī)可處理的表示形式是視覺問答的關(guān)鍵步驟。研究者采用詞嵌入、詞向量等方法對(duì)問題進(jìn)行表示。融合知識(shí)是KVQA的核心技術(shù)。研究者通過以下方法實(shí)現(xiàn)知識(shí)融合:(1)知識(shí)圖譜嵌入:將知識(shí)圖譜中的實(shí)體、關(guān)系等信息轉(zhuǎn)化為向量表示,與圖像特征和問題特征進(jìn)行融合。(2)實(shí)體關(guān)系抽?。簭膯栴}中抽取實(shí)體和關(guān)系,與知識(shí)庫(kù)中的信息進(jìn)行匹配。(3)知識(shí)增強(qiáng):將知識(shí)庫(kù)中的信息作為先驗(yàn)知識(shí),引導(dǎo)視覺問答系統(tǒng)的推理過程。關(guān)鍵技術(shù)通過多任務(wù)學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)等方法,提高視覺問答系統(tǒng)的泛化能力。同時(shí),采用注意力機(jī)制、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)優(yōu)化模型性能。4.模型訓(xùn)練與優(yōu)化

挑戰(zhàn)與展望04挑戰(zhàn)與展望目前,融合知識(shí)的視覺問答仍面臨以下挑戰(zhàn):(1)知識(shí)庫(kù)的稀疏性:知識(shí)庫(kù)中存在大量未知的實(shí)體和關(guān)系,導(dǎo)致知識(shí)融合效果不佳。(2)多模態(tài)數(shù)據(jù)的融合:如何有效地融合圖像、文本和知識(shí)圖譜等多模態(tài)數(shù)據(jù),提高視覺問答系統(tǒng)的性能。(3)跨領(lǐng)域知識(shí)融合:如何處理不同領(lǐng)域之間的知識(shí)融合問題,提高視覺問答系統(tǒng)的跨領(lǐng)域適應(yīng)性。1.挑戰(zhàn)未來,融合知識(shí)的視覺問答將朝著以下方向發(fā)展:(1)大規(guī)模知識(shí)庫(kù)構(gòu)建:通過數(shù)據(jù)挖掘、知識(shí)抽取等技術(shù),構(gòu)建更大規(guī)模、更全面的知識(shí)庫(kù)。(2)跨領(lǐng)域知識(shí)融合:研究跨領(lǐng)域知識(shí)融合方法,提高視覺問答系統(tǒng)的跨領(lǐng)域適應(yīng)性。(3)多模態(tài)數(shù)據(jù)融合:探索多模態(tài)數(shù)據(jù)融合技術(shù),提高視覺問答系統(tǒng)的性能。2.展望結(jié)論05結(jié)論

融合知識(shí)的視覺問答是人工智能領(lǐng)域的一個(gè)重要研究方向,通過融合圖像、文本和知識(shí)圖譜等多模態(tài)數(shù)據(jù),視覺問答系統(tǒng)可以實(shí)現(xiàn)更準(zhǔn)確的答案。本文對(duì)融合知識(shí)的視覺問答進(jìn)行了綜述,分析了其發(fā)展歷程、關(guān)鍵技術(shù)及挑戰(zhàn),為后續(xù)研究提供了參考。融合知識(shí)的視覺問答綜述(4)

視覺問答技術(shù)的發(fā)展歷程01視覺問答技術(shù)的發(fā)展歷

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