视觉问答新范式，DeepMind CLEVR惊艳夺目！

人工智能

2023-06-29 18:40:17

DeepMind 视觉问答的革命：硬注意力机制和关系模型引领新时代

技术创新席卷视觉问答领域

人工智能巨头 DeepMind 正在改变视觉问答的格局。其革命性的模型在 CLEVR 基准上取得了 98.8% 的准确率，展示了其在理解图像和语言关系方面的强大能力。

硬注意力机制：精准聚焦关键信息

DeepMind 模型的核心是其硬注意力机制。这种机制如同一位聪慧的侦探，从图像中挑选出与问题相关的重要信息，忽略无关的噪音。通过减少模型处理的信息量，硬注意力机制提高了推理效率，实现了令人惊叹的准确率。

关系模型：洞悉图像中的联系

除了硬注意力机制，DeepMind 模型还利用了关系模型的强大力量。关系模型就像一位熟练的外交官，它理解图像中元素之间的联系，利用这些联系来推断问题的答案。通过捕捉这些微妙的联系，关系模型为视觉问答提供了更深入的理解。

代码示例：硬注意力机制

以下是使用硬注意力机制的 PyTorch 实现示例：

import torch
import torch.nn.functional as F

class HardAttention(torch.nn.Module):
    def __init__(self, in_channels, out_channels):
        super(HardAttention, self).__init__()
        self.conv = torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, 1)

    def forward(self, x):
        # 计算注意力权重
        attention = F.softmax(self.conv(x), dim=1)

        # 根据注意力权重加权求和特征
        out = attention * x

        return out

代码示例：关系模型

下面是使用图神经网络 (GNN) 实现关系模型的 PyTorch 示例：

import torch
from torch_geometric.nn import GCNConv

class RelationModel(torch.nn.Module):
    def __init__(self, in_channels, out_channels):
        super(RelationModel, self).__init__()
        self.gcn = GCNConv(in_channels, out_channels)

    def forward(self, x, edge_index):
        # 根据图结构传递消息
        out = self.gcn(x, edge_index)

        return out