کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6937488 | 1449739 | 2017 | 56 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Visual question answering: Datasets, algorithms, and future challenges
ترجمه فارسی عنوان
جواب سوال ویژوال: مجموعه داده ها، الگوریتم ها، و چالش های آینده
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
درک تصویر، پردازش زبان طبیعی، بینش و زبان،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
چشم انداز کامپیوتر و تشخیص الگو
چکیده انگلیسی
Visual Question Answering (VQA) is a recent problem in computer vision and natural language processing that has garnered a large amount of interest from the deep learning, computer vision, and natural language processing communities. In VQA, an algorithm needs to answer text-based questions about images. Since the release of the first VQA dataset in 2014, additional datasets have been released and many algorithms have been proposed. In this review, we critically examine the current state of VQA in terms of problem formulation, existing datasets, evaluation metrics, and algorithms. In particular, we discuss the limitations of current datasets with regard to their ability to properly train and assess VQA algorithms. We then exhaustively review existing algorithms for VQA. Finally, we discuss possible future directions for VQA and image understanding research.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Computer Vision and Image Understanding - Volume 163, October 2017, Pages 3-20
Journal: Computer Vision and Image Understanding - Volume 163, October 2017, Pages 3-20
نویسندگان
Kushal Kafle, Christopher Kanan,