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转眼间，又一批学生进入大四，即将结束大学生活。很多人开始准备毕业论文，毕业论文作为大学布置给学生的最后一个作业，能否顺利通过审核，直接关系到学生能否顺利毕业。其重要性不言而喻。毕业论文检测标准是什么？检测哪些内容，今天让我们一起来看下！ 一、毕业论文检测标准。 论文检测过程中主要检查论文的重复率，即查重率。一般来说，国内高校对本科毕业论文的查重率要求不超过30％，其中查重率低于20％的学生可以申请优秀论文。论文查重要求越高，大多数高校对硕士生和博士生毕业论文的查重要求就越严格。当然，不同的大学对查重率有不同的要求，请参考学校或导师的实际通知。 二、检查毕业论文的内容。 学生毕业论文检查的内容主要包括文章段落、格式、章节、字数、正文等以文字形式显示的部分。国内大部分高校不检查表格、图片等非文字形式的内容。查重率越高，文章原创性越低，学生被认定为抄袭嫌疑。高校通过论文查重系统对毕业论文进行检测。因此，为了顺利通过学校检测，学生可以在交稿前使用paperfree论文检测系统进行自检，并根据查重报告对论文进行修改和降重，以确保终顺利通过学校检测，为大学四年的学习和生活画上圆满的句号。
1、首先，DOC是Word文档计算机软件的一种文本文档，仅在2003版Word文档和过去的计算机软件中可用。自2007年以来，DOCX已基本使用。DOC的优点是几乎所有的信息计算机办公软件都可以打开，文本文档的存储空间小，缺陷也突出。由于版本太低，它不能完全适应新的计算机办公软件修改，因此，不强烈建议使用此文档进行纸张重复检查。
2、DOCX是现阶段最主流的文本文档。它们广泛用于Office2007和更高版本。他们可以适应计算机办公软件中的所有信息。其优点是丰富的可修改功能，多个定制的基本功能，适用于最新的计算机办公软件。缺陷在于，office 2003版本的开放可能会导致问题，但目前office 2003的使用仍然非常罕见，因此这种修改几乎没有问题。论文查重首先要做什么？
3、PDF许多学生可能认为更安全，因为Pdf不可修改，但事实并非如此。目前，有很多用于将pdf转换为doc的计算机软件，它也非常强大。使用pdf来限制修改比加密文件要好得多。另外当pdf被查重系统上传和解析时，会有很多问题，相信很多学生都会遇到，并且同一张纸的doc或docx的检测结果比pdf更准确，这是因为pdf解析中出错的概率相对较高。pdf的优点是文件占用较小的存储空间，可以很好地固定，不容易无序打开，缺点是容易出现上传问题。
4、TXT想必大家都很熟悉。TXT是一种纯文本，适用于纯文本查重。优点是简单、空间小，缺点是不允许使用文本格式。因此，上传最终草稿或检测系统不应使用此草稿。该方法适用于简单的论文检测，但不适用于更复杂的论文检测。
5、WPS是WPS生成的文本文档，可以将文件后缀更改为DOC。优点：非常适合WPS软件。缺点是，在许多论文中，只有Office可以修改化学符号公式，这是不推荐的。
一般来说是检验你有没有复制粘贴别人的内容，编论文的观点有没有和别人重合，或者是不是已经有人发表过，而你自己不知道，但是又重新发表？所以为了避免这些情况，才有了检测。希望我的回答对你有帮助，欢迎采纳我的回答，谢谢
每个学校对毕业论文的一个检测标准都不一样，用的软件也不一样，一般就是查重率会有较严格的标准，查重率一般会控制在10~15%，有一些学校甚至会在10%以下，所以具体要看你们学校的要求。标准都不一样，用的软件也不一样，一般就是查重率会有较严格的标准，查重率一般会控制在10~15%，有一些学校甚至会在10%以下，所以具体要看你们学校的要求
同求，要用，但是没有找到，，有偿求
你可以去布匹瑕疵检测系统看一下
1)、色差超过允许范围
2)、连续性的起球，或明显的折痕或修补痕迹
3)、规格误差+-超过5%印花疵点(指的规律性或成批性)成品规格不符合
4)、长度少于25码打结纱超过1处，在大批时允许多个打结纱但其间距不得少于25码不熟棉或坏棉影响成品的外观。
5)、结纱距少于25码有明显的色差，外观、规格、密度、柔软都、布边、颜色。
扩展资料：
四分制检验:
该评分法主要应用于针织布料上，但亦可应用于梭织布料。「四分制」跟「＋分制」的基本概念和模式非常相似，只不过是判罚疵点分数上不同而已。该评核方法跟「＋分制J一样，检查人员跟据疵点评分标准查验每匹布料的疵点，记录在报告表上，并给予处罚分数，作为布料之等级评估。
1． 按疵点长度计分。
1＂－3＂扣1分3＂－6＂扣2分。
6＂－9＂扣3分9＂以上扣4分。
2．疵点的评分原则：
A、同一码中所有经纬向的疵点扣分不超过4分．
B、破洞不问大小扣4分．
C、布边一英寸内不扣分．
D、连续性疵点须开裁或降等外品．
E、任何大于针孔的洞均扣4分。
F、论经向或纬向，无论何病疵，都以看得见为原则，并按疵点评分给予正确扣分．
G、除了特殊规定（比如涂层上胶布），通常只需检验布的正面。
参考资料来源：百度百科——纺织面料
从网上下一个表格就行了
视觉关系识别/检测 任务不仅需要识别出图像中的物体以及他们的位置（detection），还要识别物体之间的关系（relationship）。例子如下图所示，输入为一张图片，输出为objects和bounding boxes，以及objects之间的关系，如
视觉关系识别是图像理解的基础，可以 应用 在
挑战：
这篇文章将整理与视觉关系相关的论文，并作简要的介绍。论文列表：
第一篇是比较经典的论文，提出了一个数据集VRD和一个结合语言先验的关系预测模型。
Visual Phrases只有13个类型，Scene Graph 有两万多关系，但是它平均每个对象只有大约2个谓词关系。除了这三个数据集，还有有名的 VIsual Genome 大数据集，包含99658张图片，19237个关系，标注了物体类型，位置，属性和物体间的关系（场景图），还有caption，qa。虽然数据量大了，但是数据集的标注还是会有一些没有被标注的，毕竟组合多。
思考：论文利用了语言先验word embedding，对预测起到了很大的帮助，但是先验知识可能会使得关系预测倾向于频繁的关系，而忽略了视觉方面的信息。一个解决方案是先预训练视觉模型。然而，真正合理的融合先验的方式我觉得不是简单的乘法（先验可能会误导），是一个思考的点。
**Motivation: **这篇论文的启发是来源于知识图谱中，使用转移向量（translation vector）来表示实体之间的关系（见 Trans系列的知识表示 ）。在视觉关系中，通过将对象的视觉特征映射到低维的关系空间中，然后用对象间的转移向量来表示对象之间的关系，比如person+ride=bike。如下图所示：
所以为了让 能够接近 ，即相似，loss函数为
在实验中，单从在VRD数据集上的predicate预测，与上一篇论文Lu对比是没有提升的（44<47），这是这篇论文中没有说明的，是我从两篇论文的实验数据中发现的。这篇论文在另外两个任务上效果比Lu的好些，我觉得有可能是用了Faster RCNN的缘故。 除了这三个任务的实验对比，还加了图像检索，zero-shot关系检测（没有Lu的好），特征重要性分析的实验。实验也表明了关系检测任务对目标检测任务的准确率的提升，不过其实很少。
更多相关的可参考原论文。
思考：论文用TransE来表示关系空间中对象与predicate的关系，如何映射到关系空间，更好的表达对象的联系，甚至predicate间的关系，是值得研究的一个点。（比如结合语言先验等，因为我觉的它的效果其实应该比不上加了语言先验的）
这篇论文跟上一篇论文类似，都是将
思考：这也是篇关于投射对象和关系到另一空间的论文，不过任务稍有不同，效果也比上一篇好些。同上，embedding也是可研究的一个方向。
这篇论文使用场景图scene graph来建模图片中对象以及它们的关系，任务是生成场景图：
这篇论文的亮点就是利用上下文信息以及消息传递，迭代更新以更好地预测关系。这是一个在场景图层级上的新的预测关系的方式，其消息传递方法等都是可以改进的地方，甚至结合embedding。
这篇论文的主要贡献是使用因式分解的方法来得到信息先验（a factorization scheme that yields highly informative priors），也就是关系的先验分布，即两个object间的predicate分布。 这个分布是通过张量分解的方法得到，具体是： （1） 张量构建Tensorize ：关系张量 , i, j是对象，k是关系，表示为关系k的矩阵 的堆叠，每一个值对象i, j在数据集中有关系k的次数。张量表示可以反映objects间的内在联系，关系分布等。
最后BP训练SG网络，θ设为. 在实验中，论文对比了Lu的Visual Relationship Detection with Language Priors，和Xu的Scene Graph Generation by Iterative Message Passing，都有较好的提升。
思考：这篇论文通过张量分解的方式来得到关系的先验分布，与论文Visual Relationship Detection with Language Priors用到的语言先验有着异曲同工之处，都是用predicate的先验分布来调整网络预测的关系，提升zero shot能力。 不过我认为这种直接相乘的调整方式是比较粗糙的，需要更好的方式来融合先验分布与视觉上预测的分布。
这是一篇用场景上下文信息和实体间的关系来改进目标检测的论文，举个被错误检测的例子说明上下文的作用：
这篇论文做的任务不是关系预测，而是利用关系来消歧关系中的相同类的对象，其实是根据关系元组，来定位对象的位置。比如下图中需要确定人踢球是图中的哪个人，在什么位置。
论文首先用attention到对象object/subject，然后用predicate的卷积核来进行注意力的shift，同时object和subject需要结合。
这又是李飞飞团队做的工作（他们团队做了很多relationship相关的工作，语言先验那篇，迭代消息传递那篇等），做的是语句生成图像，利用了场景图表示语句中对象间的关系/联系，一个很有趣的研究，应该是第一个使用场景图的图像生成尝试了。
Sentence一般包含多个对象，以及对象间关系的描述，是比较复杂的，从上图也可以看出，直接从语句到图像效果是很差的。但是当我们把语句解析为场景图，然后再生成图像，可以更好的生成图像表示对象间的关系。 具体做法大致是根据场景图做布局预测 (layout prediction) 预测对象的位置，最后结合噪声，用生成网络生成图像。具体细节这里就不啰嗦了，列一下最终效果吧。
可以看出，对象的位置基本位于正确的位置，不过生成的图像质量不是很高，所以还是有很大的改进空间的。
这篇论文是Arxiv上今年7月份的论文，利用图像中的对象间的关系和对象属性，做QA任务。关系挖掘根据图像和问题得到一系列相关的fact——关系，对象属性，然后再attention到需要的fact上，联合视觉特征最后得到最终answer。
思考：这种提取fact的方法为QA提供了高层的语义信息，也符合人的思维方式。相比于我之前调研过的方法（ 一文带你了解VQA ），可以认为这是知识的补充，之前的方法有的是只有类，属性信息，或者是额外的文本形式的知识，本论文的方法多了关系的检测，且用一个网络来提取高层语义用于QA，相比直接做数据增强更具解释性。不过论文没有用到那个bottom-up attention，这是我觉得可以改进的地方。
至此，有关VIsual Ralationship的相关问题，方法大家应该有个大致的了解和收获。有什么问题和想法欢迎一起交流学习。
视觉传达学术论文篇二 视觉经验与视觉传达设计 [摘 要]观者的视觉经验对视觉信息的准确传达起着重要的作用。设计者应根据观者的视觉经验充分调动其视觉心理的能动反应,使其“所看”与“所知”同时发生感觉,从而积极主动地参与到设计作品的理解和感悟之中,让观者通过欣赏与设计者的审美体验相沟通,以此达到信息传达的目的。 [关键词]视觉传达;视觉经验;视觉心理 在 现代 设计中,视觉传达设计的主要功能是调动所有平面的因素,达到视觉传达准确的目的,同时给观众以视觉心理满足。当今,视觉传达的方式变得越来越复杂和发达,设计师在视觉传达设计中,应充分考虑受众群体的视觉心理,清醒地认识到信息接受者不是机械的、被动的受纳器,而是一个具有积极主动的内驱力的主体,只有在充分理解和掌握有关视觉心理的知识之后,才能更好地在更大的范围内发挥各种现代制作技术的优势。其中,观者的视觉经验对视觉信息的准确传达起着重要的作用。设计者应根据观者的视觉经验充分调动观者视觉心理的能动反应,使其“所看”与“所知”同时发生感觉,从而积极主动地参与到设计作品的理解和感悟之中,让观者通过欣赏与设计者的审美体验相沟通,以此来达到信息传达的目的。 一、视知觉与视觉经验 视知觉有时会受到视觉生理机能和生活文化经验积淀的同时作用。人的感觉并非先天固有的功能,没有体验过的东西可能无法感受到,而丰富的生活经验又有可能使某种感觉功能格外发达。视觉所感受到的不仅是眼前所见的信息,过去积累的信息也会参与 影响 。而且,由于生活环境、视觉经验、生活体验及专业知识的不同,对同一形式的认知会出现差异,这种差异来自生活和 社会 ,与先天的个性差异有所不同。正如阿恩海姆在《 艺术 与视知觉》一书中指出:“眼前所得到的经验,从来都不是凭空出现的,它是从一个人毕生所获取的无数经验当中 发展 出来的最新经验。因此,新的经验图式,总是与过去所知觉到的各种形状的记忆痕迹相联系。” 1.生理机能上的视觉体验 英国著名的视觉心 理学 家格利高里告诉我们:“对物体的视觉包含了许多信息来源。这些信息来源超出了我们注视一个物体时眼睛所接受的信息。它通常包括由过去经验所产生的对物体的认识。这种经验不限于视觉,可能还包括其他感觉。例如触觉、味觉、嗅觉,或者还有温度觉和痛觉。”由于生活经验的参与,视知觉还具有一种能动作用,“知觉不是简单的被刺激模式觉得的,而是对有效的资料能动地寻找最好的解释”。我们能从倒立的金字塔形上“看出”不稳定感,是来自对实物的印象。我们有了在斜面上的物体会滑落的生活经验,才能在看斜线时感觉到动感。在色彩构成中,白色分量“轻”,黑色分量“重”,红色使人兴奋、刺激,蓝色给人以沉静感,这些感觉同生活中对实物的感受经验也是大致吻合的。再如,我们能从以频闪式样制造的霓虹灯广告牌上看到字母、图案、花边等不停地移动,但实际上仅仅是灯光的时亮时灭,它们自身并没有运动。由于灯光迅速地相继在相距不太远的位置上出现时,会在人们的大脑皮层中产生某种生理短路,神经兴奋就从一个点迅速传向另一个点,与这样一个生理过程相对应的心理经验就是我们看到的同一个光点的位移。正如鲁道夫·阿恩海姆所说:“我们在不动的式样中感受到的‘运动’,就是大脑在对知觉刺激进行组织时激起的生理活动的心理对应物。这种运动性质就是视觉经验的性质,或者说,它与视觉经验密不可分……事实上,一切视觉现实都是视觉的活动造成的。只有视觉的活动,才能赋予视觉对象以表现性,也只有具有表现性的视觉对象,才可能成为艺术创造的媒介。” 因此,在视知觉的能动反应中,有着生理机能基础,虽有智性的成分,但又不同于理性判断。由于感知与经验上的相通,这种“所看”与“所知”同时发生感觉,密不可分。 2.文化经验的视觉体验 (1)个人文化经验的视觉体验。人的感觉能力一部分是先天的功能,也有一部分来自生活的体验和积累。不同的阅历和体验会导致感觉上的差异,专业素质的差别也会影响艺术感受。 人们在观看理解物体时,并不满足于把看到的东西“组织”成一种视觉意象,还要进一步把这个直接看到的形象与另一个形象联系起来。由于很多视象都是模棱两可的,可以按照各种不同的结构式样对其加以组织,所以在生活中就会出现有趣的现象:专家和外行人会看到不同的东西,不同的专家从中看到的东西也不相同。例如,美术中的三维空间感来源于生活与专业训练,没有受过美术专业训练的人,不可能在石膏像上看出诸多的“素描关系”。对于红色,观者会联想到革命或恐怖暴力,还有喜庆,这都取决于观者的阅历与体验。“只要头脑中预先形成了所观察目标的意象,不管在多么复杂变换的形状中,都能够将这些意象认出来,知觉对象能从以往的视觉经验中得到填充或补足。” 同样的道理,设计中各种不同的表现形式也不可能让所有的人都有所感悟,对于同一设计作品,感受会有简单与丰富之分,体会也会有高下之别。一个人的现时观察,总会受到以往所见、所闻、所知的影响,积累越多,感受就越丰富。这种潜在的经验图式对观察的影响,在设计活动中同样无时、无处不在。熟悉几何抽象画家蒙德里安绘画的观者一眼就能从服装设计大师依夫·圣·洛朗设计的时装中看出两者之间的联系,而不了解蒙德里安画风的观者则可能只是将它看成大格子式样。 过去的视知觉经验和知识修养有助于人们正确地观察面前的对象,也可以妨碍正确地观察,这取决于观者视知觉经验和知识修养的正确程度及水平高低,还有他们与观察对象的关系如何。 (2)集体 文化 经验的视觉体验。在人的视觉 心理中具备一种推论倾向,可以使不连贯的、有缺口的图形尽可能在视觉心理上得到弥补,格式塔心 理学 家称之为视知觉的“完结效应”。能否在视觉的“完结效应”中正确地“填补空白”是与观者的阅历、感悟、想象有关系的。大量事实表明,对色彩、形状的把握能力会随着观看者所在的物种、文化集团和受训练的不同而不同。这就是说,一个集团能理解的,另一个集团的成员就可能无法理解、把握、比较和记住它们。观者对对象越熟悉,填补的空白就越准确。正如贡布里希所说:“由于我们是生活在一个熟悉的 环境中,我们见到的事物总是与我们的预期相符,所以视觉的节省也就越来越增加了。”对此, 社会 学家BenedictAnderson也提出了“想象的共同体”这一概念,他认为 现代 民族国家的形成,源自在地球上不同地方的人类对身为一个命运共同体的集体想象。系统的印刷 语言、普及的新媒介(主要是报纸)以及共同的“受难经验”,乃促成“想象共同体”的要素。不经意间,我们的脑海中早已先入为主地为许多未曾谋面的事物定了性,想当然地认为它理应如此。这样一种知觉,其直感性是非常强的,它不是在一件物体和它的用处之间作某种联想,也不是对于某种东西的实际用途的理解,而是对一件因未经实际使用而看不到其功能的物体在视知觉中的直接“补足”或“完结”。 在视觉传达中,任何一种图形或符号的意义都会随着时间和地区的变化而变化。博厄斯在其《原始 艺术 》中提到:不同部落的美洲印地安人所赋予的某些基本图案的各种意义在很大程度上取决于他们不同的文化背景。文化背景的变化会引起人们对纹样的意义作出不同的解释,这种不同的解释反过来又会作用于纹样,使纹样发生进一步的变化。例如, 中国 古人素来喜欢莲花,它象征着高洁,出污泥而不染,尤其深得中国文人的喜爱。在佛教传入中国后,莲花更成了清净、圣洁、吉祥的象征,成为吉祥纹样“暗八宝”之一,各种艺术品中到处可以看到莲花的图案,与佛教有关的 建筑和建筑物的柱、柱础、砖、瓦等也都有用莲花作纹饰的。而在日本,莲花的意义却大相径庭,它是祭奠的象征。 基于这一点,设计师应充分考虑到观者所属集团的文化背景,在设计 内容 和对象的选择上应具有针对性,否则将导致观者视觉经验的认识混乱。 二、视觉经验与视觉传达对象 好的设计作品需要知己知彼。所谓知己,就是有从视觉主体方面了解人的视觉功能、 研究 感知过程的真实状态;所谓知彼,就是从视觉的对象方面认识形式的相对关系。 对设计而言,不仅仅是解决传播方式和传播速度 问题 ,更重要的是要传播有效的信息。传播有效、准确、可靠的信息是设计信息传播的首要法则,它是设计成功的重要保证。传播的对象是人和人群结构而成的受众群体。设计元素是否能引起观者视觉经验的共鸣,取决于刺激物的结构所拥有的力量与它唤起的有关记忆痕迹的力量相互作用的结果。在视觉传达中,设计是以单一的或连续的作品形式与受众进行对话,如何选择对话的焦点是传播成功与否的关键。观众通过与设计作品的接触(视感、听感、动感等途径),接受某种信息,随即他会以自己的生活经验和审美经验、以社会公众的标准、以生活本身作参照来检验这信息,从而对它作出准确与否、可靠与否的判断,决定是否接受该设计信息,并且以自己的态度 影响 身边的人们对该设计信息的态度。因而,将视觉传达设计的视觉表现置于特定文化背景中来感染受众的精神世界的确是一个不错的选择。 我们可以将东西方文化做一个比较。由于地域环境和人文环境不同,所以东西方形成了不同的文化价值观和不同的心理结构与审美心理,这种差异在视觉传达设计中有突出的表现。 例如:中国人有对万物祈福的心理,并由此形成了特有的吉祥文化,希望事物朝着美好的方向 发展 ,标志设计中有吉祥的寓意就容易被受众接受。中国联通公司的标志设计(见图?)就是针对人们吉祥如意的心理期待,标志中的“中国红”是蕴含着中国人几千年情结的颜色,无形中又增加了 企业 形象的亲和力,进一步拉近了与观者的距离。联通标志还采用中国古代盘长纹样的“同心结”图案,造型中的四个方形有四通八达、事事如意之意;六个圆形有路路相通、处处顺畅之意;标志中的十个空穴则有圆圆满满、十全十美之意。总之,无论从对称性还是偶数的讲究来说,该图案都洋溢着古老东方民族流传已久的吉祥气息。 正是基于对中国吉祥文化的认同,我们才拥有了许多喜闻乐见的、充满吉祥意味的晶牌名称,如恒源祥、金利来、金六福、万利达、永乐、旺旺、福满多等。同样,外国品牌进入中国市场也要入乡随俗,进行语言文字的文化适应,品牌的翻译要符合中国人的心理,如可口可乐、百事可乐、喜来登、吉百利、都乐等正是注意了这一点。当然,中国的吉祥用语包含着特定的民族文化内涵,在中国乃至全世界的华人圈内是老少皆知的,不需做过多的解释大家都心领神会。而其他文化背景的人们却因为风俗习惯、宗教信仰、思维方式等方面的不同,对事物的联想就会有很大差异,因此中国的某些吉祥物在一些西方国家就会引起误读。如白象、金龙、孔雀、喜鹊等品牌在国外就缺乏认同基础,这是由于白象在英美国家被视为中看不中用的东西,龙在西方许多国家被视为恶魔与灾难的化身,孔雀在英、德、法等国被视为淫祸之鸟,喜鹊在 英语 里是指爱唠叨、饶舌的人,所以凡是出口商品用象、龙、孔雀、喜鹊等作为商标名称的都要音译或做其他处理,从而避免引起观者的误解与反感。 相同的视觉符号放在不同的文化背景中,它所表达的意思也不同,只有当知道在特定文化背景或特定阶段里使用的普通平凡的习俗化的程式时,人们才能把视觉符号的信息译释出来。如十字图形,在宗教中象征着上帝,在医疗中表示看护和更深层次的人类救护之爱,在数字中则理解为数据运用的加号。因此,设计者在为国际流通的商品设计时,要注意各地审美观念和价值观念的差异性,切忌把本国消费者的审美偏好和价值观念强加给目标市场国的消费者,以免造成沟通障碍。 在相同的文化背景和地理环境下,民族化、地域化的图形语言是人们了解和熟悉的,不需要任何解释,便于直接解读。设计师可用一种同构的思维方式,将图形语言折射到另一种与其有着某种联系的相通之处的事物上,并造成一种心理暗示,引导人们去联想、想象。心理预设因素显示,人的理解活动发生之前,存在某种根据生活经验而形成的心理期待,它事先设定了理解对象的应有面貌,这种心理定势常常在审视符号时将理解重心导向理解者本人所期待的方向。如,熟悉中国传统文化的观者,能很容易地从图2中领悟出书法、太极、砚台、篆刻、碑拓、章法之间的玄妙。 当然,视觉传达设计在体现民族化、地域化的同时,还应利用传统的、地域的图形语言优势来表现现代的精神观念,用解构的民族化图形与现代设计思想相结合,创造一种既有传统文化元素又具现代意识的形象,以独特的个性参与世界文化的发展。香港著名设计师靳埭强的作品就具有浓厚的东方文化色彩。他的构图结构稳健,画面清丽,色泽时而欢悦,时而雅致,立意隽永而弥满禅机。在作品中我们时时发现设计家对简约空灵的水墨语言精妙的阐释,还不时可见中国传统文人智慧与现代商业文明的和谐对话。如图3,设计中既有水墨、笛子等极具中国传统文化意蕴的视觉元素,又有西方设计的构成形式,简洁而意味深长。 综上所述,如果一幅画、一个图形、一种抽象的形式可以唤起观赏者丰富的审美感受,那是视觉“调动”了观者以往的生活体验和视觉经验并由专业知识参与的结果。因此,设计作品要想具有强大的感染力,设计者必须与观赏者所处的环境条件相适应,以观者的共有经验为根据,充分考虑到观赏者视觉心理的能动反应,与观赏者一道,把与传达信息有关的知、情、意等心理联系起来并统一到“一种经验”中,从而形成互动。 看了“视觉传达学术论文”的人还看： 1. 视觉传达专业论文 2. 视觉传达教学改革毕业论文 3. 视觉传达开题报告范文 4. 艺术设计中的视觉形象设计及其重要性研究论文 5. 2017高考视觉传达设计专业解读
之前也是为论文苦恼了半天，网上的范文和能搜到的资料，大都不全面，一般能有个正文就不错了，而且抄袭的东西肯定不行的，关键是没有数据和分析部分，我好不容易搞出来一篇，结果还过不了审。 还好后来找到文方网，直接让专业人士帮忙，效率很高，核心的部分帮我搞定了，也给了很多参考文献资料。哎，专业的事还是要找专业的人来做啊，建议有问题参考下文方网吧 下面是之前文方网王老师发给我的题目，分享给大家： 基于深度学习的无人机地面小目标算法研究 基于视觉的智能汽车面向前方车辆的运动轨迹预测技术研究 模拟射击训练弹着点检测定位技术研究 基于深度卷积神经网络的空中目标识别算法的研究 基于可见光图像的飞行器多目标识别及位置估计 无人驾驶车辆手势指令识别研究与实现 车载毫米波雷达目标检测技术研究 基于多传感融合的四足机器人建图方法 中老年人群跌倒风险评估的数据采集系统 基于深度学习的视觉SLAM闭环检测方法研究 真实图片比较视觉搜索任务的年龄效应及对策研究 室内复杂场景下的视觉SLAM系统构建与研究 基于双目内窥镜的软组织图像三维重建 学习资源画面色彩表征影响学习注意的研究 毫米波雷达与机器视觉双模探测关键技术的研究 语义地图及其关键技术研究 多重影响因素下的语音识别系统研究 基于卷积神经网络的自主空中加油识别测量技术研究 基于视觉语义的深度估计、实例分割与重建 重复视觉危险刺激——本能恐惧反应的“二态型”调控机制研究 低成本视觉下的三维物体识别与位姿估计 面向非规则目标的3D视觉引导抓取方法及系统研究 基于物体识别地理配准的跨视频行人检测定位技术研究 基于结构光的非刚体目标快速三维重建关键技术研究 基于机器视觉的动物交互行为与认知状态分析系统 关于单目视觉实时定位与建图中的优化算法研究 动态场景下无人机SLAM在智慧城市中的关键技术研究 面向视觉SLAM的联合特征匹配和跟踪算法研究 基于深度学习的显著物体检测 基于平面波的三维超声成像方法与灵长类动物脑成像应用研究 基于物体检测和地理匹配的室内融合定位技术研究 基于多模态信息融合的人体动作识别方法研究 基于视觉惯性里程计的SLAM系统研究 基于语义信息的图像/点云配准与三维重建 基于种子点选取的点云分割算法研究 基于深度学习的场景文字检测与识别方法研究 基于运动上下文信息学习的室内视频烟雾预警算法研究 基于深度学习的垃圾分类系统设计与实现 面向手机部件的目标区域检测算法的设计与实现 电路板自动光照检测系统的设计与实现 基于机器视觉的工件识别与定位系统的设计与实现 基于深度学习的物件识别定位系统的设计与实现 基于视觉四旋翼无人机编队系统设计及实现 基于视觉惯导融合的四旋翼自主导航系统设计与实现 面向城市智能汽车的认知地图车道层生成系统 基于深度学习的智能化无人机视觉系统的设计与仿真 基于知识库的视觉问答技术研究 基于深度学习的火灾视频实时智能检测研究 结构化道路车道线检测方法研究 基于机器视觉的带式输送机动态煤量计量研究 基于深度学习的小目标检测算法研究 基于三维激光与视觉信息融合的地点检索算法研究 动态环境下仿人机器人视觉定位与运动规划方法研究 瓷砖铺贴机器人瓷砖空间定位系统研究 城市街景影像中行人车辆检测实现 基于无线信号的身份识别技术研究 基于移动机器人的目标检测方法研究 基于深度学习的机器人三维环境对象感知 基于特征表示的扩展目标跟踪技术研究 基于深度学习的目标检测方法研究 基于深度学习的复杂背景下目标检测与跟踪 动态扩展目标的高精度特征定位跟踪技术研究 掩模缺陷检测仪的图像处理系统设计 复杂场景下相关滤波跟踪算法研究 基于多层级联网络的多光谱图像显著性检测研究 基于深度结构特征表示学习的视觉跟踪研究 基于深度网络的显著目标检测方法研究 基于深度学习的电气设备检测方法研究 复杂交通场景下的视频目标检测 基于多图学习的多模态图像显著性检测算法研究 基于面部视频的非接触式心率检测研究 单幅图像协同显著性检测方法研究 轻量级人脸关键点检测算法研究 基于决策树和最佳特征选择的神经网络钓鱼网站检测研究 基于深度学习的场景文本检测方法研究 RGB-D图像显著及协同显著区域检测算法研究 多模态融合的RGB-D图像显著目标检测研究 基于协同排序模型的RGBT显著性检测研究 基于最小障碍距离的视觉跟踪研究 基于协同图学习的RGB-T图像显著性检测研究 基于图学习与标签传播优化模型的图像协同显著性目标检测 姿态和遮挡鲁棒的人脸关键点检测算法研究 基于多模态和多任务学习的显著目标检测方法研究 基于深度学习的交通场景视觉显著性区域目标检测 基于生物视觉机制的视频显著目标检测算法研究 基于场景结构的视觉显著性计算方法研究 精神分裂症患者初级视觉网络的磁共振研究 基于fMRI与TMS技术研究腹侧视觉通路中结构优势效应的加工 脑机接口游戏神经可塑性研究 基于YOLOV3算法的FL-YOLO多目标检测系统 基于深度与宽度神经网络显著性检测方法研究 基于深度学习的零件识别系统设计与研究 基于对抗神经网络的图像超分辨算法研究 基于深度学习复杂场景下停车管理视觉算法的研究与实现 镍电解状态视觉检测与分析方法研究 跨界训练对提升舞者静态平衡能力的理论与方法研究 施工现场人员类型识别方法的研究与实现 基于深度学习的自然场景文字检测方法研究 基于嵌入式的交通标志识别器的设计 基于视觉感知特性与图像特征的图像质量评价
采访专业人才论文 眼视光技术专业是一门以保护眼视觉健康为主要内容，集眼科、视光学及视觉服务为 一体的眼保健、预防、治疗和康复全程全面的服务专业，旨在培养集眼保健技术、专业验光 配镜技能、服务理念于一体“医工商”复合型眼视光技术人才。 我国眼镜市场潜力巨大， 全国近视人群约 4 亿， 老花人群超过了 亿， 这些人中 90% 都需要眼镜。根据目前我国眼镜店数量计算大约需要 24 万名视光师，但是视光专业每年的毕 业生却不足千人，因此培养既能从事医学验光、眼镜定配技术，又能从事眼镜行业经营管理 工作需要的高级应用型眼视光技术人才，才能不断满足人们群众日益增长的视力保健服务的 需要。而如今，人们对眼部疾病的认识与预防的认知很是缺乏。今天我就给大家介绍一下眼 睛的疾病与预防的方法。我主要给大家介绍的是屈光不正这种常见的眼部疾病。 一、屈光不正 1>屈光不正的定义：屈光不正是指眼在不使用调节时，平行光线通过眼的屈光作用后， 不能在视网膜上结成清晰的物像，而在视网膜前或后方成像。它包括远视、近视及散光。 2>屈光不正的分类：最常见的屈光不正有三种： 1、近视眼：看不清远处物体； 2、远视眼：看不清近处物体； 3、散光眼：因角膜（覆盖眼球的一层透明膜）不规则弯曲而引起的影象变 型。 老视眼是第四种屈光不正，指在一手臂长的距离内有阅读和视觉困难，老视眼与其他 几种屈光不正的区别是，它与年龄有关，几乎是人人会发生的。屈光不正无法预防，但可通 过验光作出诊断，并可选择眼镜、隐形眼镜或手术加以矫正。 3>屈光不正的因素：造成屈光不正的原因很多，其中遗传因素是很重要的原因。当然不 合理的用眼也是不可忽视的原因，儿童处于生长发育时期，又不注意用眼卫生，如看书、写 字的姿势不正确，或光线不好，造成眼与书的距离太近，或看书时间过长，或走路、坐车看 书等都可造成眼睛过度疲劳，促成屈光不正。 4>屈光不正的临床表现： 1、近视 轻度或中度近视，除视远物模糊外，并无其它症状，在近距离工 作时，不需调节或少用调节即可看清细小目标，反而感到方便。但 在高度近视眼，工作时目标距离很近，两眼过于向内集合，这就会 造成内直肌使用过多而出现视力疲劳症状。 2、远视 远视眼的视力，由其远视屈光度的高低与调节力的强弱而决定。轻 度远视，用少部分调节力即可克服，远、近视力都可以正常，一般无 度远视，用少部分调节力即可克服，远、近视力都可以正常，一般无 症状。这样屈光不正图示的远视称为隐性远视。稍重的远视或调节力 稍不足的，因而远、近视力均不好。这些不能完全被调节作用所代偿 的剩余部分称为显性远视，隐性远视与视之总合称为总合性远视。远 视眼由于长期处于调节紧张状态，很容易发生视力疲劳症状。视力疲 劳症状是指阅读、写字或作近距离工作稍久后，可以出现字迹或目标 模糊，眼部干涩，眼睑沉重，有疲劳感，以及眼部疼痛与头痛，休息 片刻后，症状明显减轻或消失。此种症状一般以下午和晚上为最常见。 严重时甚至恶心、呕吐。有时尚可并发慢性结膜炎、睑缘炎或麦粒肿 反复发作。 3、散光 屈光度数低者可屈光不正示意图无症状，稍高的散光可有视力减退， 看远、近都不清楚，似有重影，且常有视力疲劳症状。 5>屈光不正的检查方法：屈光检查法包括主观检查法和客观检查法：主观检查法：1、 根据视力检查初步分析判断屈光性质法；2、插片验光法；3、交叉柱镜及散光矫正器验光法； 4、云雾法；5、散光表验光法；6、针孔片及裂隙片检查法；7、激光散斑图法。客观检查法 1、直接检眼镜检查法；2、视网膜镜检查法；3、带状光检影法；4、角膜计；5、自动验光仪 等。[5]基本治疗。 6>屈光不正的治疗： 1、近视治疗 治疗：轻度和中度近视，可配以适度凹透镜片矫正视力。高度近视 戴镜后常感觉物象过小、头昏及看近物困难应酌情减低其度数，或 戴角膜接触镜,但后者如处理不当可引起一系列角膜并发症。放射状 角膜切开术；在角膜周边部（瞳孔区以外）作 8～16 条放射状切口， 可使角膜中央变平坦，以降低眼的屈光度，达到矫治近视的目的。 一般对 2～8D 近视眼的矫正效果好，其矫正效果与切口深度，放射 状角膜切开的条数以及保留中央透明区的大小有关。但此种手术对 角膜造成一定损伤，处理不当可出现角膜穿孔、内皮失代偿及感染 等严重并发症，而且远期效果尚未完全确定，故对此手术应采取慎 重态度。 2、远视治疗 治疗：远视眼，如果视力正常，又无自觉症状，不需处理。如果有 视力疲劳症状或视力已受影响，应配戴合适的凸透镜片矫正。远视 程度较高的，尤其是伴有内斜视的儿童应及早配镜。随着眼球的发 育，儿童的远视程度有逐渐减退的趋势，因此每年还须检查一次， 以便随时调整所戴眼镜的度数。除配戴凸镜矫正外，还可以用角膜 接触镜矫正。 3、散光治疗 治疗：一般轻度而无症状者可不处理，否则应配柱面透镜片矫正， 近视性散光用凹柱镜片，远视性散光用凸柱镜片。 以上即是屈光不正的简单介绍。 目前人们对于眼视光技术这个名词还是很陌生，总有一些人对于这个名词都不知道。而 我们眼视光技术专业主要是培养眼视光行业中的高级技术人才， 毕业生可以从事屈光度检测、 眼镜定配、眼镜检测、眼科基本病理咨询等方面的具有专业理论知识和较强实践工作能力的 高技能专业人才。而目前主要的课程包括视光学基础、验光学、眼科临床、眼镜光学、隐形 眼镜基础、眼视光器械学、医学基础、眼镜定配技术、斜弱视、市场营销、专业英语等。眼 视光专业人才主要的就业方向是服务型行业如：各类眼镜店、医院眼视光门诊、眼镜生产企 业、眼镜贸易企业等。 目前我国正处于近视高发期,眼镜市场的需求巨大,而相应的眼视光技术专业人才却很 短缺。我国加入 W TO 和职业资格认证制度的实施,给高职高专医科院校开展眼视光技术职业 教育带来了机遇。而此对于我们从事眼视光专业的这一行业的人来讲也是一种机遇，所以我 们要抓住机遇，从而来发展自己的事业，同时也为眼视光技术这一行业献出自己一份力量。 姓名：刘孟鸿 学号：19 号
视觉传达毕业论文我帮你解决
之前也是为论文苦恼了半天，网上的范文和能搜到的资料，大都不全面，一般能有个正文就不错了，而且抄袭的东西肯定不行的，关键是没有数据和分析部分，我好不容易搞出来一篇，结果还过不了审。 还好后来找到文方网，直接让专业人士帮忙，效率很高，核心的部分帮我搞定了，也给了很多参考文献资料。哎，专业的事还是要找专业的人来做啊，建议有问题参考下文方网吧 下面是之前文方网王老师发给我的题目，分享给大家： 基于深度学习的无人机地面小目标算法研究 基于视觉的智能汽车面向前方车辆的运动轨迹预测技术研究 模拟射击训练弹着点检测定位技术研究 基于深度卷积神经网络的空中目标识别算法的研究 基于可见光图像的飞行器多目标识别及位置估计 无人驾驶车辆手势指令识别研究与实现 车载毫米波雷达目标检测技术研究 基于多传感融合的四足机器人建图方法 中老年人群跌倒风险评估的数据采集系统 基于深度学习的视觉SLAM闭环检测方法研究 真实图片比较视觉搜索任务的年龄效应及对策研究 室内复杂场景下的视觉SLAM系统构建与研究 基于双目内窥镜的软组织图像三维重建 学习资源画面色彩表征影响学习注意的研究 毫米波雷达与机器视觉双模探测关键技术的研究 语义地图及其关键技术研究 多重影响因素下的语音识别系统研究 基于卷积神经网络的自主空中加油识别测量技术研究 基于视觉语义的深度估计、实例分割与重建 重复视觉危险刺激——本能恐惧反应的“二态型”调控机制研究 低成本视觉下的三维物体识别与位姿估计 面向非规则目标的3D视觉引导抓取方法及系统研究 基于物体识别地理配准的跨视频行人检测定位技术研究 基于结构光的非刚体目标快速三维重建关键技术研究 基于机器视觉的动物交互行为与认知状态分析系统 关于单目视觉实时定位与建图中的优化算法研究 动态场景下无人机SLAM在智慧城市中的关键技术研究 面向视觉SLAM的联合特征匹配和跟踪算法研究 基于深度学习的显著物体检测 基于平面波的三维超声成像方法与灵长类动物脑成像应用研究 基于物体检测和地理匹配的室内融合定位技术研究 基于多模态信息融合的人体动作识别方法研究 基于视觉惯性里程计的SLAM系统研究 基于语义信息的图像/点云配准与三维重建 基于种子点选取的点云分割算法研究 基于深度学习的场景文字检测与识别方法研究 基于运动上下文信息学习的室内视频烟雾预警算法研究 基于深度学习的垃圾分类系统设计与实现 面向手机部件的目标区域检测算法的设计与实现 电路板自动光照检测系统的设计与实现 基于机器视觉的工件识别与定位系统的设计与实现 基于深度学习的物件识别定位系统的设计与实现 基于视觉四旋翼无人机编队系统设计及实现 基于视觉惯导融合的四旋翼自主导航系统设计与实现 面向城市智能汽车的认知地图车道层生成系统 基于深度学习的智能化无人机视觉系统的设计与仿真 基于知识库的视觉问答技术研究 基于深度学习的火灾视频实时智能检测研究 结构化道路车道线检测方法研究 基于机器视觉的带式输送机动态煤量计量研究 基于深度学习的小目标检测算法研究 基于三维激光与视觉信息融合的地点检索算法研究 动态环境下仿人机器人视觉定位与运动规划方法研究 瓷砖铺贴机器人瓷砖空间定位系统研究 城市街景影像中行人车辆检测实现 基于无线信号的身份识别技术研究 基于移动机器人的目标检测方法研究 基于深度学习的机器人三维环境对象感知 基于特征表示的扩展目标跟踪技术研究 基于深度学习的目标检测方法研究 基于深度学习的复杂背景下目标检测与跟踪 动态扩展目标的高精度特征定位跟踪技术研究 掩模缺陷检测仪的图像处理系统设计 复杂场景下相关滤波跟踪算法研究 基于多层级联网络的多光谱图像显著性检测研究 基于深度结构特征表示学习的视觉跟踪研究 基于深度网络的显著目标检测方法研究 基于深度学习的电气设备检测方法研究 复杂交通场景下的视频目标检测 基于多图学习的多模态图像显著性检测算法研究 基于面部视频的非接触式心率检测研究 单幅图像协同显著性检测方法研究 轻量级人脸关键点检测算法研究 基于决策树和最佳特征选择的神经网络钓鱼网站检测研究 基于深度学习的场景文本检测方法研究 RGB-D图像显著及协同显著区域检测算法研究 多模态融合的RGB-D图像显著目标检测研究 基于协同排序模型的RGBT显著性检测研究 基于最小障碍距离的视觉跟踪研究 基于协同图学习的RGB-T图像显著性检测研究 基于图学习与标签传播优化模型的图像协同显著性目标检测 姿态和遮挡鲁棒的人脸关键点检测算法研究 基于多模态和多任务学习的显著目标检测方法研究 基于深度学习的交通场景视觉显著性区域目标检测 基于生物视觉机制的视频显著目标检测算法研究 基于场景结构的视觉显著性计算方法研究 精神分裂症患者初级视觉网络的磁共振研究 基于fMRI与TMS技术研究腹侧视觉通路中结构优势效应的加工 脑机接口游戏神经可塑性研究 基于YOLOV3算法的FL-YOLO多目标检测系统 基于深度与宽度神经网络显著性检测方法研究 基于深度学习的零件识别系统设计与研究 基于对抗神经网络的图像超分辨算法研究 基于深度学习复杂场景下停车管理视觉算法的研究与实现 镍电解状态视觉检测与分析方法研究 跨界训练对提升舞者静态平衡能力的理论与方法研究 施工现场人员类型识别方法的研究与实现 基于深度学习的自然场景文字检测方法研究 基于嵌入式的交通标志识别器的设计 基于视觉感知特性与图像特征的图像质量评价
视觉关系识别/检测 任务不仅需要识别出图像中的物体以及他们的位置（detection），还要识别物体之间的关系（relationship）。例子如下图所示，输入为一张图片，输出为objects和bounding boxes，以及objects之间的关系，如
视觉关系识别是图像理解的基础，可以 应用 在
挑战：
这篇文章将整理与视觉关系相关的论文，并作简要的介绍。论文列表：
第一篇是比较经典的论文，提出了一个数据集VRD和一个结合语言先验的关系预测模型。
Visual Phrases只有13个类型，Scene Graph 有两万多关系，但是它平均每个对象只有大约2个谓词关系。除了这三个数据集，还有有名的 VIsual Genome 大数据集，包含99658张图片，19237个关系，标注了物体类型，位置，属性和物体间的关系（场景图），还有caption，qa。虽然数据量大了，但是数据集的标注还是会有一些没有被标注的，毕竟组合多。
思考：论文利用了语言先验word embedding，对预测起到了很大的帮助，但是先验知识可能会使得关系预测倾向于频繁的关系，而忽略了视觉方面的信息。一个解决方案是先预训练视觉模型。然而，真正合理的融合先验的方式我觉得不是简单的乘法（先验可能会误导），是一个思考的点。
**Motivation: **这篇论文的启发是来源于知识图谱中，使用转移向量（translation vector）来表示实体之间的关系（见 Trans系列的知识表示 ）。在视觉关系中，通过将对象的视觉特征映射到低维的关系空间中，然后用对象间的转移向量来表示对象之间的关系，比如person+ride=bike。如下图所示：
所以为了让 能够接近 ，即相似，loss函数为
在实验中，单从在VRD数据集上的predicate预测，与上一篇论文Lu对比是没有提升的（44<47），这是这篇论文中没有说明的，是我从两篇论文的实验数据中发现的。这篇论文在另外两个任务上效果比Lu的好些，我觉得有可能是用了Faster RCNN的缘故。 除了这三个任务的实验对比，还加了图像检索，zero-shot关系检测（没有Lu的好），特征重要性分析的实验。实验也表明了关系检测任务对目标检测任务的准确率的提升，不过其实很少。
更多相关的可参考原论文。
思考：论文用TransE来表示关系空间中对象与predicate的关系，如何映射到关系空间，更好的表达对象的联系，甚至predicate间的关系，是值得研究的一个点。（比如结合语言先验等，因为我觉的它的效果其实应该比不上加了语言先验的）
这篇论文跟上一篇论文类似，都是将
思考：这也是篇关于投射对象和关系到另一空间的论文，不过任务稍有不同，效果也比上一篇好些。同上，embedding也是可研究的一个方向。
这篇论文使用场景图scene graph来建模图片中对象以及它们的关系，任务是生成场景图：
这篇论文的亮点就是利用上下文信息以及消息传递，迭代更新以更好地预测关系。这是一个在场景图层级上的新的预测关系的方式，其消息传递方法等都是可以改进的地方，甚至结合embedding。
这篇论文的主要贡献是使用因式分解的方法来得到信息先验（a factorization scheme that yields highly informative priors），也就是关系的先验分布，即两个object间的predicate分布。 这个分布是通过张量分解的方法得到，具体是： （1） 张量构建Tensorize ：关系张量 , i, j是对象，k是关系，表示为关系k的矩阵 的堆叠，每一个值对象i, j在数据集中有关系k的次数。张量表示可以反映objects间的内在联系，关系分布等。
最后BP训练SG网络，θ设为. 在实验中，论文对比了Lu的Visual Relationship Detection with Language Priors，和Xu的Scene Graph Generation by Iterative Message Passing，都有较好的提升。
思考：这篇论文通过张量分解的方式来得到关系的先验分布，与论文Visual Relationship Detection with Language Priors用到的语言先验有着异曲同工之处，都是用predicate的先验分布来调整网络预测的关系，提升zero shot能力。 不过我认为这种直接相乘的调整方式是比较粗糙的，需要更好的方式来融合先验分布与视觉上预测的分布。
这是一篇用场景上下文信息和实体间的关系来改进目标检测的论文，举个被错误检测的例子说明上下文的作用：
这篇论文做的任务不是关系预测，而是利用关系来消歧关系中的相同类的对象，其实是根据关系元组，来定位对象的位置。比如下图中需要确定人踢球是图中的哪个人，在什么位置。
论文首先用attention到对象object/subject，然后用predicate的卷积核来进行注意力的shift，同时object和subject需要结合。
这又是李飞飞团队做的工作（他们团队做了很多relationship相关的工作，语言先验那篇，迭代消息传递那篇等），做的是语句生成图像，利用了场景图表示语句中对象间的关系/联系，一个很有趣的研究，应该是第一个使用场景图的图像生成尝试了。
Sentence一般包含多个对象，以及对象间关系的描述，是比较复杂的，从上图也可以看出，直接从语句到图像效果是很差的。但是当我们把语句解析为场景图，然后再生成图像，可以更好的生成图像表示对象间的关系。 具体做法大致是根据场景图做布局预测 (layout prediction) 预测对象的位置，最后结合噪声，用生成网络生成图像。具体细节这里就不啰嗦了，列一下最终效果吧。
可以看出，对象的位置基本位于正确的位置，不过生成的图像质量不是很高，所以还是有很大的改进空间的。
这篇论文是Arxiv上今年7月份的论文，利用图像中的对象间的关系和对象属性，做QA任务。关系挖掘根据图像和问题得到一系列相关的fact——关系，对象属性，然后再attention到需要的fact上，联合视觉特征最后得到最终answer。
思考：这种提取fact的方法为QA提供了高层的语义信息，也符合人的思维方式。相比于我之前调研过的方法（ 一文带你了解VQA ），可以认为这是知识的补充，之前的方法有的是只有类，属性信息，或者是额外的文本形式的知识，本论文的方法多了关系的检测，且用一个网络来提取高层语义用于QA，相比直接做数据增强更具解释性。不过论文没有用到那个bottom-up attention，这是我觉得可以改进的地方。
至此，有关VIsual Ralationship的相关问题，方法大家应该有个大致的了解和收获。有什么问题和想法欢迎一起交流学习。