【源码】基于Python的视觉问答（VQA）系统

项目简介

本项目是基于Python的视觉问答（VQA）系统，致力于解决针对视觉图像的自然语言问答问题。该系统将视觉与语言相连接，通过结合多种新技术，在理解图像的基础上依据具体问题做出回答。采用VIS + LSTM网络结构搭建新的VQA模型，运用了BOW词袋模型、Word To Vector单词矩阵化技术、LSTM网络和Attention机制。

项目的主要特性和功能

1. 多技术融合：利用BOW词袋模型和Word To Vector技术分别处理label和输入的单词向量，结合LSTM网络和Attention机制进行建模。
2. 多LSTM网络处理：借助3个LSTM网络分别处理文本、图像以及文本和图像，实现对图像和问题的深度理解。
3. 可视化效果好：可视化输出结果中，正确回答在Top5回答中的可能性较高。
4. 仿生特性：具备Attention机制，类似人类视界的感受野，可根据问题去图像中寻找答案。

安装使用步骤

1. 准备环境：确保已安装Python及其相关库，如TensorFlow和gensim。
2. 数据准备：获取并准备COCO - QA数据集，包含图像、问题和答案的标注数据。
3. 数据预处理：使用相关脚本对数据和标签进行预处理，创建用于训练的字典和数据格式。
4. 模型训练：使用训练脚本在训练集上训练模型。
5. 测试与评估：使用测试脚本对模型进行测试和评估。
6. 结果展示：使用展示脚本进行结果的展示和交互。

注意事项：训练模型可能需要大量计算资源，且要确保数据格式与代码中定义的一致。根据数据集特点，可能需调整模型超参数以获得更好性能。在实际应用中，还需对输入数据进行错误处理和异常捕获。

下载地址

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