场景 对接第三方系统提供接口文档中显示为asmx接口 访问接口返回数据格式为 xml中的数据格式为json数据。 需要在本地新建并模拟调试环境。 注： 博客：霸道流氓气质的博客_CSDN博客-C#,架构之路,SpringBoot领域博主 实现 1、WebService WebService是一种远程调用…

http://www.microsoft.com/china/MSDN/library/WebServices/WebServices/ServiceStation.mspx 在没有 IIS 的条件下运行 ASMX 发布日期： 1/7/2005 | 更新日期： 1/7/2005 Aaron Skonnard 下载本文的代码：ServiceStation0412.exe (165KB) 当 …

阅读论文：《MuKEA: Multimodal Knowledge Extraction and Accumulation for Knowledge-based Visual Question Answering》 标题：基于知识的视觉问答的多模态知识提取与积累 来源：CVPR 2022https://arxiv.org/abs/2203.09138 代码：https://github.com/AndersonStra/MuKEA …

论文阅读：《Multimodal Graph Networks for Compositional Generalization in Visual Question Answering》 标题：视觉问答中关于组合泛化的多模态图神经网络 来源：NeurlPS 2020https://proceedings.neurips.cc/paper/2020/hash/1fd6c4e41e2c6a6b092eb13ee72bce95-Abstract.…

论文：Antol S, Agrawal A, Lu J, et al. Vqa: Visual question answering[C]//Proceedings of the IEEE international conference on computer vision. 2015: 2425-2433. 摘要 我们提出了一个自由式和开放式的视觉问答（VQA）任务。通过给定…

文章目录 前言什么是VQA 一、下载原始数据集VQA 2.0（1）VQA Annotations：（2）VQA Input Questions：（3）trainval_annotation和trainval_question：（4）…

https://arxiv.org/pdf/2407.08707 Extracting Training Data from Document-Based VQA Models 1. 摘要 视觉语言模型（VLM）在基于文档的视觉问题解答（即回答以图像形式提供的输入文档内容的询问）方面取得了显著进展。在这项工作中…

大模型想打开应用前景，要从数据集入手。 胸部 X 光片图像作为临床诊断最常用的手段之一，是计算机与医学结合的一个重要领域。其丰富的视觉和病例报告文本信息促进了 vision-language 在医学领域发展。医学 VQA 是其中的一个重要方向，近年来比…

VQA-Med: Overview of the Medical Visual Question Answering Task at ImageCLEF 2019 文章地址：http://ceur-ws.org/Vol-2380/paper_272.pdf Abstract This paper presents an overview of the Medical Visual Question Answering task (VQA-Med) at Image CLEF…

VQA parper的阅读 Medical Visual Question Answering: A Survey 收集和讨论了公开可用的医疗VQA数据集的最新数据源、数据数量和任务特征。回顾了在医疗VQA任务中使用的方法（技术、创新和性能的改进）。分析了该领域的一些医学特定挑战，并讨…

这是一个典型的多模态问题，融合了CV与NLP的技术，计算机需要同时学会理解图像和文字。 Joint embedding 首先，图像和问题分别由CNN和RNN进行第一次编码得到各自的特征，随后共同输入到另一个编码器中得到joint embedding，最后通过解码器输出答案。 值得注意的是，有的工作…

笔者小白，初学VQA，如有不对之处还请指教。 mmf是什么？官方提供的README中是这么说的： MMF is a modular framework for vision and language multimodal research from Facebook AI Research. MMF contains reference implement…

文章目录 一、背景二、方法2.1 数据来源2.2 数据标注2.3 测评标准2.4 训练策略 三、效果3.1 定量分析3.2 定性分析 论文：Exploring the Capabilities of Large Multimodal Models on Dense Text 代码：https://github.com/Yuliang-Liu/MultimodalOCR&…

大致将VQA的方法分为如下 1、Attention 2、Modality interaction 3、Relation Reasoning 4、Module Network 5、Count 6、Robust 7.Sence Text 1、Attention 目前大部分工作都存在使用Attention机制，使用Attention主要是找到图片中与答案的相关的图片区域。…

本文记录简单了解VQA的过程,目的是以此学习图像和文本的特征预处理、嵌入以及如何设计分类loss等等. 参考资料: VQA定义: 给定一张图像和一个相关文字问题,从若干候选文字回答中选出正确答案. 常用策略是CNN提取图像特征,RNN提取文本特征,将图像特征和文本特征进行融合,然后通过…

一、背景 文章题目：《Compact Trilinear Interaction for Visual Question Answering》 ICCV2019的一篇文章。 文章下载地址：http://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2019/papers/Do_Compact_Trilinear_Interaction_for_Visual_Question_Answerin…

YouTube-UGC (YouTube UGC dataset) 下载网址：https://media.withyoutube.com/介绍：这个YouTube数据集是根据知识共享许可证上传到YouTube的数千个用户生成内容（UGC）的样本。创建该数据集是为了帮助推进UGC视频的视频压缩和质量评估研究。该数据集目前包含约1500个（YouTub…

背景介绍 传统的视觉问答（Visual Question Answering, VQA）基准测试主要集中在简单计数、视觉属性和物体检测等问题上，这些问题不需要超出图像内容的推理或知识。然而，在knowledge-based VQA中，仅靠图像无法回答给定的…

VQA： Given an image and a question in natural language, it requires reasoning over visual elements of the image and general knowledge to infer the correct answer. 和基于对象检测的任务区别 对象识别-对图像主要对象进行分类 目标检测-通过对图像中每个…

近年来，attention机制在深度学习领域受到了越来越多的关注。从数学的形式上看，attention机制只是简单地对输入项根据重要程度分配不同的加权参数，但这一机制模拟了人脑的认知模式，即根据实际需求而将有限的注意力聚焦于事物的关键…