|
#申请原创# VQA 是什么？：Visual Question Answering
我们可以这样定义:“视觉问答(VQA)是一种系统，它将图像和自然语言问题作为输入， 并生成自然语言答案作为输出。” 就和下面这张图片类似：输入这张图片和问题，我们期望的答案或许是 black and banana。 编辑 搜图
VQA 的应用：盲人的视觉问答，搜索引擎（不单单是以图搜图或者以文字搜信息，而是结合 图+问题，搜索出答案），智能驾驶领域，医疗问答等领域。 VQA 的框架：视觉问题回答可以分为两个部分，即图像和文本。使用卷积神经网络(用于图像数据)和循环神经网络(用于文本数据)来表示神经网络方法来解决这个问题。主要思想是从 CNN 得到图像的特征，从 RNN 得到文本的特征，最后将它们组合起来，通过一些完全连接的层来生成答案。
（这是从 VQA 经典论文中截取的图片，虽然模型不完全一致，但思路是一样的）
（Image Source: [url=]https://arxiv.org/pdf/1505.00468.pdf[/url]） 本文将介绍一下基于深度学习的easy-VQA数据集和训练预测过程。 1. 基于简单图形生成 easy-VQA 数据集 总共考虑了三种图形：圆形 (circle)，矩形 (rectangle) 和三角形 (triangle) 和八种颜色，将它们两两组合，在 64 ∗ 64 的画布范围内，随机生成不同大小，不同颜色的图形；由于生成图像时，可以根据该图像的特征生成特定的问题，基于这种思路，我设计了若干关于图形和颜色的问题： 编辑 搜图
编辑 搜图
生成的数据集大约有 5k 张图片 50k 个问题，答案分类有 13 种：分别是 yes/or 问题，颜色问题和图形问题。 YES/NO: Yes, No Shapess: Circle, Rectangle, Triangle Colors: Red, Green, Blue, Black, Gray, Teal, Brown, Yellow 2. 在 easy-VQA 上实现图像问答架构
首先输入的图像是64∗64的，对图像进行若干次卷积核池化操作，可以生成固定长度的向量，这里设置为4096维。samepadding进行填充之后，对该图片使用3∗3的卷积核进行卷积，得到64∗64∗8；然后经过一层最大池化maxpooling得到32∗32∗8;经过另外一层有16个卷积核的卷积和池化过程，最后将图片的特征表示转化成 4096 维的固定长度的向量。
图 3 2: 图像处理模型 鉴于easy-VQA的实验性质，对于它的图片和问题的设计都比较简单，问题来自一组固定的模板，为了训练时间和demo性质的考虑，对于问题的处理，首先使用词袋模型BOW将每个单词转化成一个向量。BOW表示通过计算每个单词在文本中出现的次数，将任何文本字符串转换为固定长度的向量。然后将这些向量输入全连接的前馈神经网络fully-connected(FC)，最终得到问题特征的向量表示。 最后将图片特征向量和问题特征向量拼接起来，通过 softmax 分类，在由13 种答案组成的答案候选集中选择概率最高的答案作为输出。在验证集上的可以达到不错的准确率。 编辑 搜图
问题处理模型 编辑 搜图
可以看到训练的效果还是不错的：损失率逐渐下降，准确率逐渐上升；同时模型也并没有过拟合，训练和验证的损失率准确率都比较接近。
编辑 搜图
问题模型，因为问题比较简单，使用词袋模型即可，后面加两层全连接层，将问题转化成了向量。
编辑 搜图
将图片向量和问题向量融合，输入进 softmax 分类即可。
最后可以看到达到了 93.8 的 accuracy。
| 
楼主
标题置顶
标题高亮
