Explaining VQA predictions using visual grounding and a knowledge base

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dc.contributor.authorRiquelme, F.
dc.contributor.authorDe Goyeneche, A.
dc.contributor.authorZhang, Y. D.
dc.contributor.authorNiebles, J. C.
dc.contributor.authorSoto Arriaza, Álvaro Marcelo
dc.date.accessioned2021-07-21T23:56:51Z
dc.date.available2021-07-21T23:56:51Z
dc.date.issued2020
dc.format.extent12 páginas
dc.fuente.origenConveris
dc.identifier.doi10.1016/j.imavis.2020.103968
dc.identifier.eissn1872-8138
dc.identifier.issn0262-8856
dc.identifier.urihttps://doi.org/10.1016/j.imavis.2020.103968
dc.identifier.urihttps://repositorio.uc.cl/handle/11534/61444
dc.identifier.wosidWOS:000570137900006
dc.information.autorucEscuela de Ingeniería ; Soto Arriaza, Álvaro Marcelo ; S/I ; 73678
dc.language.isoen
dc.nota.accesoContenido parcial
dc.pagina.final12
dc.pagina.inicio1
dc.revistaIMAGE AND VISION COMPUTINGes_ES
dc.rightsacceso restringido
dc.subject.ods03 Good Health and Well-being
dc.subject.odspa03 Salud y bienestar
dc.titleExplaining VQA predictions using visual grounding and a knowledge basees_ES
dc.typeartículo
dc.volumenVol. 101
sipa.codpersvinculados73678
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