VGG与LSTM网络在视觉问答系统中的应用研究

"屈亚迪基于VGG和LSTM网络的视觉问答系统研究与应用" 本文主要探讨了基于VGG和LSTM网络的视觉问答（Visual Question Answering, VQA）系统，这是一种结合了计算机视觉和自然语言处理技术的深度学习应用。VQA任务的核心在于，系统需要理解图像内容以及与之相关的自然语言问题，并生成准确的答案，从而实现人机之间的直观交互。 VGG网络（Visual Geometry Group Network）是深度学习中用于图像识别和分类的著名模型，由英国牛津大学的Visual Geometry Group提出。VGG网络以其深而窄的结构闻名，通过多层卷积和池化层，能够提取高度抽象的图像特征。在VQA系统中，VGG网络被用于提取图片中的关键信息，这些信息是理解图像内容的基础。 LSTM（Long Short-Term Memory）是一种循环神经网络（RNN）的变体，特别适合处理序列数据，如文本。在VQA任务中，LSTM网络负责处理自然语言问题，捕捉其语义信息和上下文依赖。通过LSTM，系统可以理解问题的意图，并将其与VGG提取的图像特征相结合。 作者的创新之处在于将这两个领域的技术进行多模态融合，即将计算机视觉的图像理解与自然语言处理的文本理解相结合，形成一个综合的模型。通过这种方式，他们将复杂的VQA问题简化为一个多分类问题，即从一系列可能的答案中选择最合适的那个来回答问题。这使得系统能够对给定的图片进行自然语言提问，然后以单个单词的形式给出答案，实现了一种高效且直观的问答机制。 此外，文章还涉及了深度学习和人工智能领域的相关概念，强调了VQA作为多领域交叉课题的重要性。随着人工智能技术的持续发展，VQA不仅是学术研究的热点，也是实际应用中如辅助无障碍技术、智能家居等场景的关键技术。因此，深入研究VGG和LSTM在网络中的协同作用，对于推动VQA系统的性能提升具有重要意义。 关键词：VQA；视觉问答；VGG网络；LSTM网络；深度学习；人工智能 该研究为VQA技术的进一步发展提供了理论基础和实践指导，展示了深度学习在解决复杂视觉与语言交互问题上的潜力，为未来的人机交互和智能系统设计提供了新的思路。