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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.11
- 수록면
- 478 - 481 (4page)
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Visual Question Answering is a research field that aims to infer appropriate answers to everyday questions based on image data. Despite active research being conducted, language bias still exists, and to solve this problem, it is very important to perform image data-based learning. In this paper, we propose an image encoder combined with a deformable convolutional network, which is one of the attention mechanisms. Unlike original convolutional method, which extracting feature with the same filter size, using this deformable convolution network, model can learn suitable filter for the object that needs to be focused on. This allows model to focused on the object related to the query data. Through the experiment, we found out that when the image encoder based on the deformable convolutional was used, the accuracy of 49.39% was improved by 4% compared to the image encoder based on the general convolutional neural network.
목차
Abstract
I. 서론
II. 제안하는 모델
Ⅲ. 실험
Ⅳ. 결론
참고문헌
참고문헌 (0)
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