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2024CVPR:Question Aware Vision Transformer for Multimodal Reasoning介绍 在视觉与语言多模态任务中，如视觉问答（VQA）、图像描述生成等，模型需要同时理解图像内容和用户提出的问题，并进行推理和回答。传统的视觉-语言模型通常采用“两阶段”结构：先通过视觉编码器提取图像特征，再结合问题文本，由大语言模型（LLM）完成最终的回答生成。然而，这种设计存在一个关键问题——视觉编码过程是独立于用户提问内容的 ，也就是说，无论问题是关于图像中的什么内容，视觉编码器都会以相同的方式提取图像特征，导致视觉特征可能无法聚焦于问题所关注的关键区域。 阅读详情
D7中找不到以前的ClientSocket和ServerSocket了，
我想知道现在的TCpServer怎样返回一个消息给Client。
请具体点，谢谢~
...全文
Hierarchical Question-Image Co-Attention for Visual Question Answering 当前基于视觉注意的一些VQA方法主要关注：”where to look”或者 visual attention。本文认为基于问题的attention “which word to listen to ” 或者question attenion也相当重要。基于这个动机，文中提出一种多模注意模型：Co-attention + Question Hierarchy。   Co-attention：这个部 阅读详情

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