Visuell fråga svar (VQA) uppgifter använder två typer av bilder: abstrakta (illustrationer) och verkliga. Domänspecifika skillnader finns mellan de två typerna av bilder med avseende på "objektivitet", "textur" och "färg". Därför är det svårt att uppnå liknande prestanda genom att tillämpa metoder som utvecklats för verkliga bilder på abstrakta bilder, och vice versa. Detta är ett kritiskt problem i VQA, eftersom bildfunktioner är avgörande ledtrådar för att korrekt svara på frågorna om bilderna. En effektiv, domäninvariant metod kan dock ge insikt i det resonemang på hög nivå som krävs för VQA. Vi föreslår därför en metod som kallas DualNet som visar prestanda som är invariant till skillnaderna i verkliga och abstrakta scendomäner. Experimentella resultat visar att Dual-Net överträffar toppmoderna metoder, särskilt för kategorin abstrakta bilder.
DualNet REF föreslogs 2016 som en metod för VQA, och det överträffade den senaste tekniken i VQA Challenge 2016.
DualNet: Domain-invariant network for visual question answering
{'venue': '2017 IEEE International Conference on Multimedia and Expo (ICME)', 'journal': '2017 IEEE International Conference on Multimedia and Expo (ICME)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}