PAPER Evaluating Visual Conversational Agents via Cooperative Human-AI Games As AI continues to advance, human-AI teams are inevitable. However, progress in AI is routinely measured in isolation, without a human in the loop. It is crucial to benchmark progress in AI, not just in isolation, but also in terms of how it translates to arxiv.org 논문을 깊게 읽고 만든 자료가 아니므로, 참고만 해주세요. 얕은 지식으로 모델의 핵심 위주로만 파악..
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PAPER Learning Cooperative Visual Dialog Agents with Deep Reinforcement Learning We introduce the first goal-driven training for visual question answering and dialog agents. Specifically, we pose a cooperative 'image guessing' game between two agents -- Qbot and Abot -- who communicate in natural language dialog so that Qbot can select arxiv.org 논문을 깊게 읽고 만든 자료가 아니므로, 참고만 해주세요. 얕은 지식으로 모델의 핵심 위주..
PAPER Visual Dialog We introduce the task of Visual Dialog, which requires an AI agent to hold a meaningful dialog with humans in natural, conversational language about visual content. Specifically, given an image, a dialog history, and a question about the image, the agent h arxiv.org Challenge & Data Visual Dialog Moving towards AI agents that can hold dialogs with humans about visual content ..
PAPER Modulating early visual processing by language It is commonly assumed that language refers to high-level visual concepts while leaving low-level visual processing unaffected. This view dominates the current literature in computational models for language-vision tasks, where visual and linguistic input arxiv.org 논문을 깊게 읽고 만든 자료가 아니므로, 참고만 해주세요. 얕은 지식으로 모델의 핵심 위주로만 파악한 자료이다 보니 없는 내용도 많습니다. 혹..
PAPER End-to-end optimization of goal-driven and visually grounded dialogue systems End-to-end design of dialogue systems has recently become a popular research topic thanks to powerful tools such as encoder-decoder architectures for sequence-to-sequence learning. Yet, most current approaches cast human-machine dialogue management as a su arxiv.org 논문을 깊게 읽고 만든 자료가 아니므로, 참고만 해주세요. 얕은 지식으로 모델의 핵심..
PAPER GuessWhat?! Visual object discovery through multi-modal dialogue We introduce GuessWhat?!, a two-player guessing game as a testbed for research on the interplay of computer vision and dialogue systems. The goal of the game is to locate an unknown object in a rich image scene by asking a sequence of questions. Higher-lev arxiv.org 논문을 깊게 읽고 만든 자료가 아니므로, 참고만 해주세요. 얕은 지식으로 모델의 핵심 위주로만 파악한 자료이..
https://wikidocs.net/book/2155
본 환경은 딥러닝을 위한 환경 셋팅 절차 중 NVIDIA Cuda +CUDNN 설치에 대한 포스팅입니다. 하드웨어 : NVIDIA GEFORCE 2080ti 환경 : Ubuntu 16.04 LTS 0. 그래픽 드라이버 설치 - CUDA 설치 전, 그래픽 카드 환경에 맞는 그래픽 드라이버 설치가 필수적. # sudo apt-get install nvidia-[VERSION] 본 환경에서는 NVIDIA-SMI 418.56 버전을 설치. 1. CUDA설치 NVIDIA 공식 홈페이지(https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive)에서 사용할 CUDA버전을 다운로드. OS, 우분투 버전, 설치 타입 등을 통해 다운받고 Base Installer 설명에 나와있는 명령어로 ..
vis.js를 사용하여 Graphical한 이미지를 표현할 때 JSON은 정상적으로 저장하지만, 저장된 JSON을 Firefox에서 불러들일때 오류 발생. The Same Origin Policy disallows reading the remote resource at file:///[FILE_ADDRESS]/scene_graph.json. (Reason: CORS request not http). 해결 방법 Firefox local development "CORS request not http" | Firefox Support Forum | Mozilla Support Hi mcdow, the security patch redefined the "origin" of a document with a fi..
Keras에러 중 TypeError: Unexpected keyword argument passed to optimizer: learning_rate 이라는 문구와 함께 learning_rate이라는 Optimizer 파라미터를 인식하지 못하는 에러가 발생. 해당 에러는 Keras버전 문제로 2.3.1 이상의 버전을 설치하면 좀 나아지는 것 같음. (Test해본 결과 Keras 2.2.4 , Keras 2.2.5 버전에서도 동일한 에러가 발생) 간혹, 높은 버전으로 생성한 코드를 낮은 버전의 Keras로 돌릴때도 발생하는 것 같음. $ pip install keras==VERSION_NUM (ex. VERSION_NUM = 2.3.1) 상단 명령어로 상위 버전 Keras를 설치해주면 에러 사라짐.
