Visual Question Answering : From Theory to Application
Sprache: Englisch
Verlag: Springer, 2023
Serie: Buch 83 von 86 - Advances in Computer Vision and Pattern Recognition
- Softcover
- Neu
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, DeutschlandAHA-BUCH GmbH
Verkäufer:in bei AbeBooks seit 14. August 2006
Zustand: Neu
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Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Visual Question Answering (VQA) usually combines visual inputs like image and video with a natural language question concerning the input and generates a natural language answer as the output.This is by nature a multi-disciplinary research problem, involving computer vision (CV), natural language processing (NLP), knowledge representation and reasoning (KR), etc.Further, VQA is an ambitious undertaking, as it must overcome the challenges of general image understanding and the question-answering task, as well as the difficulties entailed by using large-scale databases with mixed-quality inputs. However, with the advent of deep learning (DL) and driven by the existence of advanced techniques in both CV and NLP and the availability of relevant large-scale datasets, we have recently seen enormous strides in VQA, with more systems and promising results emerging.This book provides a comprehensive overview of VQA, covering fundamental theories, models, datasets, andpromising future directions. Given its scope, it can be used as a textbook on computer vision and natural language processing, especially for researchers and students in the area of visual question answering. It also highlights the key models used in VQA.…
Bestandsnummer des Verkäufers 9789811909665
- Titel
- Visual Question Answering : From Theory to Application
- Autor
- Qi Wu
- Verlag
- Springer
- Erscheinungsjahr
- 2023
- Zustand
- Neu
- Einband
- Taschenbuch
- Sprache
- Englisch
- ISBN-10
- 9811909660
- ISBN-13
- 9789811909665
- Artikelgewicht
- 388 Gramm
- Abmessungen
- 235x155x14 mm
- Serie
- Buch 83 von 86: Advances in Computer Vision and Pattern Recognition
Visual Question Answering (VQA) usually combines visual inputs like image and video with a natural language question concerning the input and generates a natural language answer as the output. This is by nature a multi-disciplinary research problem, involving computer vision (CV), natural language processing (NLP), knowledge representation and reasoning (KR), etc.
Further, VQA is an ambitious undertaking, as it must overcome the challenges of general image understanding and the question-answering task, as well as the difficulties entailed by using large-scale databases with mixed-quality inputs. However, with the advent of deep learning (DL) and driven by the existence of advanced techniques in both CV and NLP and the availability of relevant large-scale datasets, we have recently seen enormous strides in VQA, with more systems and promising results emerging.
This book provides a comprehensive overview of VQA, covering fundamental theories, models, datasets, andpromising future directions. Given its scope, it can be used as a textbook on computer vision and natural language processing, especially for researchers and students in the area of visual question answering. It also highlights the key models used in VQA.
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Über die Autorin bzw. den Autor
Dr. Qi Wu is Senior Lecturer at the University of Adelaide and Chief Investigator at the ARC Centre of Excellence for Robotic Vision. He is also Director of Vision-and-Language Methods at the Australian Institute for Machine Learning. Dr Wu has been in the Computer Vision field for 10 years and he has a strong track record, having pioneered the field of Vision-and-Language, one of the most interesting and technically challenging areas of Computer Vision. This area, which has emerged over the last 5 years, represents the application of computer vision technology to problems that are closer to Artificial Intelligence. Dr Wu has made breakthroughs in methods and conceptual understanding to advance the field and is recognised as an international leader in the discipline. Beyond publishing some of the seminal papers in the area, he has organised a series of workshops in CVPR, ICCV and ACL. and authored key benchmarks that define the field. Recently, he led a team that won second place in VATEX Video Captioning Challenge, the first place in both TextVQA Challenge and MedicalVQA Challenge. His achievements have been recognised with the Australian Academy of Science J G Russel Award in 2019, one of four awards to ECRs across Australia; and an NVIDIA Pioneer Research Award.
Dr. Peng Wang is Professor at the School of Computer Science, Northwestern Polytechnical University, China. He previously served at the School of Computer Science, University of Adelaide, for four years. His research interests include computer vision, machine learning, and artificial intelligence.
Dr. Xin Wang is currently Assistant Professor at the Department of Computer Science and Technology, Tsinghua University. His research interests include cross-modal multimedia intelligence and inferable recommendations in social media. He has published several high-quality research papers for top conferences including ICML, KDD, WWW, SIGIR ACM Multimedia, etc. In addition to being selected for the 2017 China Postdoctoral innovative talents supporting program, he received the ACM China Rising Star Award in 2020.
Dr. Xiaodong He is Deputy Managing Director of JD AI Research; Head of the Deep Learning, NLP and Speech Lab; and Technical Vice President of JD.com. He is also Affiliate Professor at the University of Washington (Seattle), where he serves on doctoral supervisory committees. His research interests are mainly in artificial intelligence areas including deep learning, natural language, computer vision, speech, information retrieval, and knowledge representation. He has published more than 100 papers in ACL, EMNLP, NAACL, CVPR, SIGIR, WWW, CIKM, NIPS, ICLR, ICASSP, Proc. IEEE, IEEE TASLP, IEEE SPM, and other venues. He has received several awards including the Outstanding Paper Award at ACL 2015. He is Co-inventor of the DSSM, which is now broadly applied to language, vision, IR, and knowledge representation tasks. He also led the development of the CaptionBot, the world-first image captioning cloud service, deployed in 2016. He and colleagues have won major AI challenges including the 2008 NIST MT Eval, IWSLT 2011, COCO Captioning Challenge 2015, and VQA 2017. His work has been widely integrated into influential software and services including Microsoft Image Caption Services, Bing & Ads, Seeing AI, Word, and PowerPoint. He has held editorial positions with several IEEE journals, served as Area Chair for NAACL-HLT 2015 and served on the organizing committees/program committees of major speech and language processing conferences. He is IEEE Fellow and Member of the ACL.
Wenwu Zhu is currently Professor in the Department of Computer Science and Technology at Tsinghua University and Vice Dean of National Research Center for Information Science and Technology. Prior to his current post, he was Senior Researcher and Research Manager at Microsoft Research Asia. He was Chief Scientist and Director at Intel Research China from 2004to 2008. He worked at Bell Labs New Jersey as Member of Technical Staff during 1996–1999. He received his Ph.D. degree from New York University in 1996.
His current research interests are in the area of data-driven multimedia networking and multimedia intelligence. He has published over 350 referred papers and is Inventor or Co-inventor of over 50 patents. He received eight Best Paper Awards, including ACM Multimedia 2012 and IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology in 2001 and 2019.
He served as EiC for IEEE Transactions on Multimedia (2017–2019). He serves as Chair of the steering committee for IEEE Transactions on Multimedia, and he serves as Associate EiC for IEEE Transactions for Circuits and Systems for Video technology. He serves as General Co-Chair for ACM Multimedia 2018 and ACM CIKM 2019, respectively. He is AAAS Fellow, IEEE Fellow, SPIE Fellow, and Member of The Academy of Europe (Academia Europaea).
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§ 4 Gewährleistung
(1) Es bestehen die gesetzlichen Mängelhaftungsrechte.
(2) Bei gebrauchten Sachen beträgt die Gewährleistungsfrist abweichend von der gesetzlichen Regelung ein Jahr ab Ablieferung der Sache. Die Fristverkürzung gilt nicht:
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- soweit wir den Mangel arglistig verschwiegen oder eine Garantie für die Beschaffenheit der Sache übernommen haben.
(3) Als Verbraucher werden Sie gebeten, die Sache bei Lieferung umgehend auf Vollständigkeit, offensichtliche Mängel und Transportschäden zu überprüfen und uns sowie dem Spediteur Beanstandungen schnellstmöglich mitzuteilen. Kommen Sie dem nicht nach, hat dies keine Auswirkung auf Ihre gesetzlichen Gewährleistungsansprüche.
§ 5 Rechtswahl, Erfüllungsort, Gerichtsstand
(1) Es gilt deutsches Recht. Bei Verbrauchern gilt diese Rechtswahl nur, soweit hierdurch der durch zwingende Bestimmungen des Rechts des Staates des gewöhnlichen Aufenthaltes des Verbrauchers gewährte Schutz nicht entzogen wird (Günstigkeitsprinzip).
(2) Erfüllungsort für alle Leistungen aus den mit uns bestehenden Geschäftsbeziehungen sowie Gerichtsstand ist unser Sitz, soweit Sie nicht Verbraucher, sondern Kaufmann, juristische Person des öffentlichen Rechts oder öffentlich-rechtliches Sondervermögen sind. Dasselbe gilt, wenn Sie keinen allgemeinen Gerichtsstand in Deutschland oder der EU haben oder der Wohnsitz oder gewöhnliche Aufenthalt im Zeitpunkt der Klageerhebung nicht bekannt ist. Die Befugnis, auch das Gericht an einem anderen gesetzlichen Gerichtsstand anzurufen, bleibt hiervon unberührt.
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- Informationen zum Zustandekommen des Vertrages
Die technischen Schritte zum Vertragsschluss, der Vertragsschluss selbst und die Korrekturmöglichkeiten erfolgen nach Maßgabe der Regelungen "Zustandekommen des Vertrages" unserer Allgemeinen Geschäftsbedingungen (Teil I.).
- Vertragssprache, Vertragstextspeicherung
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- Preise und Zahlungsmodalitäten
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5.4. Die Ihnen zur Verfügung stehenden Zahlungsarten sind unter einer entsprechend bezeichneten Schaltfläche auf unserer Internetpräsenz oder im jeweiligen Angebot ausgewiesen.
5.5. Soweit bei den einzelnen Zahlungsarten nicht anders angegeben, sind die Zahlungsansprüche aus dem geschlossenen Vertrag sofort zur Zahlung fällig.
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Soweit im jeweiligen Angebot oder unter der entsprechend bezeichneten Schaltfläche keine andere Frist angegeben ist, erfolgt die Lieferung der Ware innerhalb von 3-5 Tagen nach Vertragsschluss (bei vereinbarter Vorauszahlung jedoch erst nach dem Zeitpunkt Ihrer Zahlungsanweisung).
6.2. Soweit Sie Verbraucher sind ist gesetzlich geregelt, dass die Gefahr des zufälligen Untergangs und der zufälligen Verschlechterung der verkauften Sache während der Versendung erst mit der Übergabe der Ware an Sie übergeht, unabhängig davon, ob die Versendung versichert oder unversichert erfolgt. Dies gilt nicht, wenn Sie eigenständig ein nicht vom Unternehmer benanntes Transportunternehmen oder eine sonst zur Ausführung der Versendung bestimmte Person beauftragt haben.
- Gesetzliches Mängelhaftungsrecht
Die Mängelhaftung richtet sich nach der Regelung "Gewährleistung" in unseren Allgemeinen Geschäftsbedingungen (Teil I).
letzte Aktualisierung: 07.12.2017
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letzte Aktualisierung: 25.04.2018