基于多模态推理图神经网络的场景文本视觉问答模型

文本阅读能力差和视觉推理能力不足是现有视觉问答(visual question answering, VQA)模型效果不好的主要原因,针对以上问题,设计了一个基于图神经网络的多模态推理(multi-modal reasoning graph neural network, MRGNN)模型。利用图像中多种形式的信息帮助理解场景文本内容,将场景文本图片分别预处理成视觉对象图和文本图的形式,并且在问题自注意力模块下过滤多余的信息;使用加入注意力的聚合器完善子图之间相互的节点特征,从而融合不同模态之间的信息,更新后的节点利用不同模态的上下文信息为答疑模块提供了更好的功能。在ST-VQA和TextVQA数据集上验证了有效性,实验结果表明,相比较此任务的一些其他模型,MRGNN模型在此任务上有明显的提升。     

浅析旅游美学在森林生态景观中的应用

现代旅游对热带森林生态学的旅游美学价值具有重要意义,审美价值是许多森林价值的重要组成部分,是森林管理的重要目标之一。森林原始状态是创造审美感的基本,它包含3个方面的主要范围和内容:一是审美主题的旅游活动;二是美学对象是基于有机森林景观的装饰对象;三是游客与森林之间的审美关系。现对此作一阐述。