Este repositorio contiene los notebooks referentes al módulo de implementación y uso de "Multimodal Deep Learning Models" en problemas complejos de AI. Este curso es impartido en colaboración con el Colegio de Matemáticas Bourbaki

En este repositorio se implementa la librería MMF para poder analizar una imagen y responder preguntas abiertas. Se utilizan diferentes modelos pre-entrenados que contiene el Zoo de MMF; como Pythia, VocabProcessor, VQAAnswerProcessor así como el Dectron2 para análisis y extracción de features de imágenes.

La implementación se hizo en Python, en un Jupyter Notebook usando Pytorch, Torchvision, MMF. Debido a que es necesario o más práctico entrenar e implementar estos modelos usando CUDAs. Se probó y se pensó en la ejecución usando Google Colab. Dentro del notebook está contemplado un ejemplo de como usar y el resultado que obtendremos del modelo. Por razones de entrenamiento es necesario realizar las preguntas en inglés.

El código está dividido en instalación, configuración y una clase que contiene lo necesario para compilar un demo. De igual modo se provee con un demo práctico del uso y de la respuesta de dicho modelo

Para la implementación se han usado principalmente las siguientes referencias

[1] Singh, Amanpreet and Goswami, Vedanuj and Natarajan, Vivek and Jiang, Yu and Chen, Xinlei and Shah, Meet and Rohrbach, Marcus and Batra, Dhruv and Parikh, Devi, "MMF: A multimodal framework for vision and language research", 2020, MMF

[2] Casey Fitzpatrick, "HOW TO BUILD A MULTIMODAL DEEP LEARNING MODEL TO DETECT HATEFUL MEMES", TUE 12 MAY 2020, Hateful Memes Benchmark