团队博士生孙凯丽同学论文HVLM: Exploring Human-Like visual Cognition and Language-Memory Network for visual Dialog 被SCI一区top/ SSCI一区期刊INFORMATION PROCESSING & MANAGEMENT接收。

该论文针对：视觉对话通常利用对象级视觉特征来表示整个图像，只关注图像的局部视角，而忽略了图像中全局信息的重要性。提出了一种新的视觉对话类人类视觉认知与语言记忆网络(HVLM)模型，模拟人类视觉系统的全局和局部双视角认知，全面理解图像。HVLM由局部到全局图卷积视觉认知(LG-GCVC)和问题引导语言主题记忆(T-Mem)两个关键模块组成。具体而言，在LG-GCVC模块中，设计了一个问题引导的双视角推理，通过一个简单的谱图卷积网络，从局部和全局角度联合学习视觉内容。此外，在T-Mem模块中，设计了一种迭代学习策略，通过注意机制逐步增强细粒度的文本上下文细节。实验结果证明了该模型的优越性，在VisDialv1.0和VisDialv0.9基准数据集上取得了相当的性能。

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