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GQA-SGL

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  1. RESEARCH · CL_66053 ·

    新框架通过解耦概念增强组合式VQA

    研究人员引入了一个名为基于解耦的等变学习（DEAL）的新框架，以改进组合式视觉问答（VQA）。该方法利用受因果启发干预来解耦视觉和文本输入中的概念，解决了当前方法忽视概念解耦且需要额外训练线索的局限性。DEAL应用组合变换和等变约束来增强模型的推理能力，在CLEVR-CoGenT和GQA-SGL等基准数据集上表现优异。