摘要
本申请涉及人工智能技术领域,公开一种基于多模态大模型的视觉问答方法及相关装置。该方法包括:获取原始图像和针对原始图像的提问信息;对原始图像进行视觉特征编码处理,得到第一特征向量序列;对第一特征向量序列进行图像特征提取处理和基于图像特征提取结果的图像特征压缩处理,得到第二特征向量序列;采用残差矢量量化方法,利用语义特征向量集对第二特征向量序列进行特征替换处理,得到第三特征向量序列;对第三特征向量序列进行特征解码处理,得到重构图像;结合多模态知识库中的知识内容信息,对重构图像和提问信息进行问答预测处理,得到提问信息对应的回答结果。本申请实施例可以提高视觉问答的问答精度和知识推理精度。
技术关键词
图像块
视觉问答方法
多模态
图像特征提取
视觉特征编码
序列
矢量量化方法
重构
注意力机制
语义
可读存储介质
问答装置
人工智能技术
样本
解码
电子设备
模块
分块
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诊疗数据
多模态数据采集
智能决策支持
智能分析模块
结构化病历数据
温度监测方法
可见光图像
多模态
热红外相机
可见光相机
新能源设备
缺陷识别方法
图像编码器
视觉特征
多模态
零样本学习方法
视觉特征
文本特征向量
跨模态
生成特征
数据价值评价
数据血缘关系
传感器节点
监控工具
区块链共识