【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于视觉问答领域，尤其是一种面向视觉问答模型的分层对比反事实学习方法及系统。
技术介绍
1、视觉问答(visual question answering， vqa)作为人工智能领域的前沿研究方向，融合了计算机视觉、自然语言处理和知识推理等多个领域的技术，对推动人工智能向真实场景应用具有重要意义。vqa系统能够理解图像内容并回答与图像相关的自然语言问题，这种能力对于辅助视觉障碍人士、智能家居交互、自动驾驶场景理解、医疗影像诊断等领域具有广泛的应用价值。特别是在需要细粒度视觉理解和复杂推理的场景中，vqa技术的突破将显著提升人工智能系统的实用性。
2、当前的vqa研究主要集中在基于深度学习的端到端模型设计，典型方法包括注意力机制、多模态特征融合和知识引导等技术路线。注意力机制通过计算问题与图像区域的相关性权重来实现视觉信息的选择性关注；多模态特征融合采用双线性池化或张量分解等方法来捕获跨模态的语义关联；知识引导方法则通过引入外部知识库来增强模型的推理能力。这些方法在标准数据集上取得了一定的进展，但在处理复杂场景和开放域...
【技术保护点】
1.面向视觉问答模型的分层对比反事实学习方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的面向视觉问答模型的分层对比反事实学习方法，其特征在于，步骤S1进一步为：
3.根据权利要求2所述的面向视觉问答模型的分层对比反事实学习方法，其特征在于，步骤S2进一步为：
4.根据权利要求3所述的面向视觉问答模型的分层对比反事实学习方法，其特征在于，步骤S3进一步为：
5.根据权利要求4所述的面向视觉问答模型的分层对比反事实学习方法，其特征在于，步骤S4进一步为：
6.根据权利要求5所述的面向视觉问答模型的分层对...
【技术特征摘要】
1.面向视觉问答模型的分层对比反事实学习方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的面向视觉问答模型的分层对比反事实学习方法，其特征在于，步骤s1进一步为：
3.根据权利要求2所述的面向视觉问答模型的分层对比反事实学习方法，其特征在于，步骤s2进一步为：
4.根据权利要求3所述的面向视觉问答模型的分层对比反事实学习方法，其特征在于，步骤s3进一步为：
5.根据权利要求4所述的面向视觉问答模型的分层对比反事实学习方法，其特征在于，步骤s4进一步为：
...【专利技术属性】
技术研发人员：汪群博，朱欣鑫，刘静，
申请(专利权)人：中科南京人工智能创新研究院，
类型：发明
国别省市：
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