《Deep Modular Co-Attention Networks for Visual Question Answering》论文笔记
1. Abstract
协同注意力机制在最近几年广泛用于 VQA 领域，以往的协同注意力多是先计算各模态的注意力分布信息，再建立不同模态间的相关性，这样忽略了模态内的相关性。本篇论文在 Self-Attention 机制的基础上，应用 Transformer 设计 MCA 模块，通过级联的方式搭建深层模块化网络 MCAN
2. Model
2.1 MCA
Self-Attention (SA) 用于发掘模块内的关系，Guided-Attention (GA) 用于发掘模块间的关联，模块的设计遵循 Transformer 一文中的 scaled dot-product attention 模块
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