OHYEAH at VLSP2022-EVJVQA challenge: A jointly language image model for multilingual visual question answering

In this paper, we propose applying a jointly developed model to the task of multilingual visual question answering. Specifically, we conduct experiments on a multimodal sequence-to-sequence transformer model derived from the T5 encoder-decoder architecture. Text tokens and Vision Transformer (ViT) dense image embeddings are inputs to an encoder then we used a decoder to automatically anticipate discrete text tokens. |

Không thể tạo bản xem trước, hãy bấm tải xuống
TỪ KHÓA LIÊN QUAN
TÀI LIỆU MỚI ĐĂNG
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.