论文阅读——MCAN(cvpr2019)

补充一下MCAN-VQA:

对图片的处理:首先输入图片到Faster R-CNN,会先设定一个判断是否检测到物体的阈值,这样动态的生成m∈[10,100]个目标,然后从检测到的对应的区域通过平均池化提取特征。第i个物体特征表示为:,所以一张图片就被表示为一个特征矩阵:

对问题的处理:首先分成词,最多分为14个词,然后用300-D GloVe word embeddings变成向量,然后过LSTM,使用LSTM所有单词的输出,得到问题特征矩阵:,n是分成的单词个数。

m和n可能不一样,用0填充到max(m,n)。

然后有了图片和问题的特征矩阵X和Y,送入下面的Deep Co-Attention Learning模块,由L层MAC层堆叠

这个MAC层分为两种,stacking和encoder-decoder,和transformer很像,大概如下图:

Deep Co-Attention Learning模块输出的,送入Multimodal Fusion and Output Classifier模块,这个模块有个两层的MLP,做attention reduction

α是学习到的权重。

然后线性多模态融合:

得到Z之后后面就是做分类,sigmoid。

一些实验结果:

所以SA(Y)-SGA(X,Y)比较好,Encoder-decoder比较好。

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