Change-Aware Visual Question Answering

Yuan, Zhenghang und Mou, LiChao und Zhu, Xiao Xiang (2022) Change-Aware Visual Question Answering. In: International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS), Seiten 227-230. IGARSS 2022, Virtual. doi: 10.1109/IGARSS46834.2022.9884801.

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Offizielle URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/9884801

elib-URL des Eintrags:

https://elib.dlr.de/186915/

Dokumentart:

Konferenzbeitrag (Vortrag)

Titel:

Change-Aware Visual Question Answering

Autoren:

Autoren	Institution oder E-Mail-Adresse	Autoren-ORCID-iD	ORCID Put Code
Yuan, Zhenghang	zhenghang.yuan (at) tum.de	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT
Mou, LiChao	LiChao.Mou (at) dlr.de	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT
Zhu, Xiao Xiang	xiaoxiang.zhu (at) dlr.de	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT

Datum:

22 Juni 2022

Erschienen in:

International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS)

Referierte Publikation:

Open Access:

Gold Open Access:

Nein

In SCOPUS:

In ISI Web of Science:

Nein

DOI:

10.1109/IGARSS46834.2022.9884801

Seitenbereich:

Seiten 227-230

Status:

veröffentlicht

Stichwörter:

visual question answering (VQA), change detection, aerial images, natural language, deep learning

Veranstaltungstitel:

IGARSS 2022

Veranstaltungsort:

Virtual

Veranstaltungsart:

internationale Konferenz

HGF - Forschungsbereich:

Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr

HGF - Programm:

Raumfahrt

HGF - Programmthema:

Erdbeobachtung

DLR - Schwerpunkt:

Raumfahrt

DLR - Forschungsgebiet:

R EO - Erdbeobachtung

DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):

R - Künstliche Intelligenz

Standort:

Oberpfaffenhofen

Institute & Einrichtungen:

Institut für Methodik der Fernerkundung > EO Data Science

Hinterlegt von:

Hua, Yuansheng

Hinterlegt am:

22 Jun 2022 09:29

Letzte Änderung:

13 Jan 2023 18:42

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