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MoReVQA: 探索视频问答的模块化推理模型
💡 原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要

本文提出了一种新的视频问答框架，通过注意力实现多步推理并关注视觉和文本线索，实现了最先进的性能。

🎯

关键要点

  • 提出了一种新的端到端可训练的视频问答框架。
  • 框架包含三个主要组成部分：新的异构内存、重设计的问题内存和新的多模式融合层。
  • 通过自我更新的注意力实现多步推理，关注相关的视觉和文本线索。
  • 实验结果表明该方法在四个VideoQA基准数据集上实现了最先进的性能。
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标签

多步推理 推理模型 文本线索 注意力 视觉线索 视频问答框架
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