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シーングラフを介して視覚的な質問応答(VQA)をモデル化すると、推論の精度と解釈可能性を大幅に向上させることができます。ただし、既存のモデルは、属性または関係を含む複雑な推論の質問に対する回答が不十分
arxiv_reader のブックマーク 2022/05/10 16:01
視覚的な質問応答のためのオブジェクトグラフと関係グラフの共同学習[reasoning][learning][VQA][dataset][arXiv reaDer][representation][arXiv]シーングラフを介して視覚的な質問応答(VQA)をモデル化すると、推論の精度と解釈可能性を大幅に向上させることができます。ただし、既存のモデルは、属性または関係を含む複雑な推論の質問に対する回答が不十分2022/05/10 16:01
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arxiv-check-250201.firebaseapp.com2022/05/10
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シーングラフを介して視覚的な質問応答(VQA)をモデル化すると、推論の精度と解釈可能性を大幅に向上させることができます。ただし、既存のモデルは、属性または関係を含む複雑な推論の質問に対する回答が不十分
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視覚的な質問応答のためのオブジェクトグラフと関係グラフの共同学習
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