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자료유형
학술저널
저자정보
Manva Trivedi (Lakehead University) Sabah Mohammed (Lakehead University Canada)
저널정보
한국컴퓨터게임학회 한국컴퓨터게임학회논문지 한국컴퓨터게임학회논문지 제35권 제3호
발행연도
2022.9
수록면
65 - 73 (9page)

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Visual data is present everywhere and natural language is a way of communication understandable to humans. Visual Question Answering (VQA) is a system which takes image as an input and a question about the image and generates a natural language answer using complex reasoning. Thus, a VQA needs detailed understanding of the image and complex reason to predict the answer. Given its multimodal structure and possible real-world implementations, VQA is a challenge of critical importance for artificial intelligence. The architectures and hyperparameters used in deep neural networks for VQA have a big impact on their results. This project introduces a pretrained model (VGGNet) to extract image features and Word2Vec to embed the words and LSTM to get word features from the question and after combining the results will predict the answer having highest probability.
#Visual Question Answering #VQA #VGGNet #RNN #Natural Language Processing #LSTM #Word embeddings #feature extraction

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