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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 한국정보처리학회 JIPS(Journal of Information Processing Systems) JIPS(Journal of Information Processing Systems) 제15권 제5호
- 발행연도
- 2019.1
- 수록면
- 1,171 - 1,178 (8page)
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This study proposes a deep neural network model based on an encoder–decoder structure for visual dialogs. Ongoing linguistic understanding of the dialog history and context is important to generate correct answers toquestions in visual dialogs followed by questions and answers regarding images. Nevertheless, in many cases, avisual understanding that can identify scenes or object attributes contained in images is beneficial. Hence, inthe proposed model, by employing a separate person detector and an attribute recognizer in addition to visualfeatures extracted from the entire input image at the encoding stage using a convolutional neural network, weemphasize attributes, such as gender, age, and dress concept of the people in the corresponding image and usethem to generate answers. The results of the experiments conducted using VisDial v0.9, a large benchmarkdataset, confirmed that the proposed model performed well.
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A. Agrawal / 2017 / VQA : visual question answering / International Journal of Computer Vision 123(1):4~31
A. Das / 2017 / Visual dialog / Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition :326~335
P. H. Seo / 2017 / Visual reference resolution using attention memory for visual dialog / Advances in Neural Information Processing Systems 30:3719~3729
J. Lu / 2017 / Best of both worlds : transferring knowledge from discriminative learning to a generative visual dialog model / Advances in Neural Information Processing Systems 30:314~324
Q. Wu / 2018 / Are you talking to me? Reasoned visual dialog generation through adversarial learning / Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition :6106~6115
A. Das / 2017 / Visual dialog / Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition :326~335
P. H. Seo / 2017 / Visual reference resolution using attention memory for visual dialog / Advances in Neural Information Processing Systems 30:3719~3729
J. Lu / 2017 / Best of both worlds : transferring knowledge from discriminative learning to a generative visual dialog model / Advances in Neural Information Processing Systems 30:314~324
Q. Wu / 2018 / Are you talking to me? Reasoned visual dialog generation through adversarial learning / Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition :6106~6115
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