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- 琇 宓
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1 CSC 2523 Deep Learning in Computer Vision Winter 2016 Neural-based Image Question Answering Yunpeng Li Faculty of Information
2 Question Answering Traditional Approaches Textual question answering tasks Semantic parsing Symbolic representation Deduction system Image Credit: Question Answering over Linked Data: Challenges, Approaches & Trends ESWC 2014)
3 Image Question Answering Multi-modal problem Image Representation QA Bed What is on the right side of the cabinet? Natural Language Processing Using both visual & natural language inputs
4 Image Question Answering Neural-based Approach CNN QA Bed What is on the right side of the cabinet? LSTM Both can be processed with deep neural networks
5 Neural-based Question Answering Architecture Malinowski et al. (2015). Ask your neurons: A neural-based approach to answering questions about images. In Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision (pp. 1-9).
6 Neural-based Question Answering Architecture Malinowski et al. (2015). Ask your neurons: A neural-based approach to answering questions about images. In Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision (pp. 1-9).
7 Neural-based Question Answering Architecture Malinowski et al. (2015). Ask your neurons: A neural-based approach to answering questions about images. In Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision (pp. 1-9).
8 Neural-based Question Answering Training GoogleNet or AlexNet pretrained on ImageNet dataset Loss function: Cross entropy Malinowski et al. (2015). Ask your neurons: A neural-based approach to answering questions about images. In Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision (pp. 1-9).
9 Result
10 Evaluation WUPS Similarity based on the depth of two words in WordNet WUP(curtain, blinds) = 0.94 WUP(carton, box) = 0.94 WUP(stove, fire extinguisher) = 0.82 The best weighted match between answer & truth Smaller threshold More forgiving metric Malinowski et al. (2015). Ask your neurons: A neural-based approach to answering questions about images. In Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision (pp. 1-9). Malinowski, M., & Fritz, M. (2014). A multi-world approach to question answering about real-world scenes based on uncertain input. In Advances in Neural Information Processing Systems (pp ).
11 Evaluation Result DAQUAR dataset 12, 468 human question answer pairs on images of indoor scenes Malinowski et al. (2015). Ask your neurons: A neural-based approach to answering questions about images. In Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision (pp. 1-9).
12 Evaluation Consensus How plausible are the ground truths? Malinowski et al. (2015). Ask your neurons: A neural-based approach to answering questions about images. In Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision (pp. 1-9).
13 Exploring Models and Data for Image Question Answering Architecture 19-layer Oxford VGG ConvNet trained on ImageNet Frozen during training Ren et al. (2015). Exploring models and data for image question answering. In Advances in Neural Information Processing Systems(pp ).
14 Question Generation Generate question-answer pairs from image captions. Ren et al. (2015). Exploring models and data for image question answering. In Advances in Neural Information Processing Systems(pp ).
15 Question Generation Generate question-answer pairs from image captions. Ren et al. (2015). Exploring models and data for image question answering. In Advances in Neural Information Processing Systems(pp ).
16 Evaluation Image CNN LSTM Answer Image CNN LR Answer Question Question BOW 1. VIS+LSTM 3. IMG+BOW Image CNN Bi-LSTM Answer Average of the others Question 2. 2-VIS+BLSTM 4. FULL DAQUAR COCOQA 12, 468 human question answer pairs 117,684 auto-generated question answer pairs Ren et al. (2015). Exploring models and data for image question answering. In Advances in Neural Information Processing Systems(pp ).
17 Evaluation Overall Ren et al. (2015). Exploring models and data for image question answering. In Advances in Neural Information Processing Systems(pp ).
18 Evaluation Category Ren et al. (2015). Exploring models and data for image question answering. In Advances in Neural Information Processing Systems(pp ).
19 Evaluation
20 CSC 2523 Deep Learning in Computer Vision Winter 2016 这 个 模 板, 是 那 年 毕 业, 你 陪 我 一 起 做 的 快 两 年 过 去 了, 往 事 依 然 历 历 在 目, 我 们 却 变 了 好 多 可 我 还 是 好 想 回 到 那 年 的 时 光, 想 时 间 在 我 们 身 上 停 住, 我 们 可 以 一 直 好 好 地 走 下 去 或 许 是 我 太 自 负, 从 来 没 相 信 过 有 一 天 你 真 的 会 离 开 所 以 只 顾 着 埋 头 奋 斗, 为 了 我 们 的 未 来, 却 忽 视 了 给 你 当 下 的 幸 福, 忘 记 浇 灌 我 们 的 感 情, 没 有 让 你 感 受 到 我 是 多 么 深 深 地 爱 着 你, 让 你 一 颗 炽 热 的 心, 慢 慢 地 变 冷 现 在 我 终 于 明 白 了 你 想 要 的 是 什 么, 明 白 了 该 如 何 去 爱, 却 已 经 失 去 了 那 个 我 爱 的 你 可 是, 假 如 没 有 这 一 次 变 故, 我 也 不 会 有 机 会 审 视 自 己, 只 知 道 如 以 前 一 样 待 你 这 次 发 生 的 一 切 给 了 我 一 个 机 会, 可 以 提 升 爱 的 能 力, 成 为 一 个 更 完 美 的 情 人 谢 谢 你 教 会 我 如 何 去 爱, 只 是 很 遗 憾 辜 负 了 你, 委 屈 了 你 Thank You! 你 曾 跟 我 说 过 对 未 来 的 设 想, 热 恋, 由 于 异 地 而 隔 阂, 你 说 自 己 没 有 毅 力 坚 持, 会 离 开 我, 又 在 明 白 之 后 回 来 捡 我, 我 以 前 一 直 以 为 你 只 是 在 表 达 自 己 的 不 安, 只 会 哄 哄 你 现 在 已 然 走 到 了 第 四 个 阶 段, 我 只 能 希 望 一 切 都 如 你 所 料, 希 望 下 个 阶 段 尽 快 到 来 到 那 一 天, 我 会 重 新 点 燃 你 心 中 的 爱 意, 救 赎 我 们 的 爱 情 我 愿 相 信, 我 们 共 有 的 不 安 分 的 灵 魂, 会 带 你 我 走 过 千 山 万 水, 最 终 回 到 彼 此 的 身 边 如 果 分 开 不 是 为 了 别 离, 那 么 一 定 是 我 们 错 过 了 一 些 重 要 的 课, 需 要 你 我 一 起 补 我 接 受 这 份 考 验, 只 愿 命 运 可 以 眷 顾 你 我, 下 一 次, 在 对 的 时 间 对 的 地 点, 让 我 们 遇 上 最 好 的 彼 此 到 了 那 一 天, 我 会 紧 紧 抱 住 你, 再 也 不 分 开 了 一 生 短 暂, 只 能 和 最 爱 的 人 一 起 渡 过 L.J. 我 好 想 你 L.Y.P. Yunpeng Li Faculty of Information
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