Jun, 2016

重访视觉问答基线模型

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TL;DR本文提出了一种基于二元分类的简单替代模型来解决视觉问答中的一些问题，并通过在Visual7W Telling和VQA Real Multiple Choice任务上的实验表明该模型的简单版本同样具有竞争力，同时，作者发现现有的视觉问答系统性能的瓶颈可能在于其对问题及答案中基础概念的不足认知，其表现相对于充分利用数据集偏见的系统并没有显著提升。
发现论文，激发创造
  • 分析视觉问答模型的行为

    本文研究了基于深度学习模型的视觉问答模型，发现现有模型的准确率在60-70％之间，且本文提出系统分析这些模型行为的方法，发现这些模型存在缺点，包括不够全面、容易得出错误答案和不易更正的问题。

    Jun, 2016

  • 视觉问答: 方法与数据集综述

    本文针对视觉问答任务进行综述，比较传统的视觉元素和常识知识融合的方法。并对数据集进行了评估，结合Visual Genome数据集中的图像结构注释研究了不同复杂度的问答对。最后讨论了未来发展方向，重点关注结构化知识库和自然语言处理模型的连接。

    Jul, 2016

  • 视觉问答算法分析

    本文分析了现有的视觉问答（VQA）算法，并使用一个新数据集进行了评估，提出了新的评估方案来补偿过度展示的问题类型，并研究了不同算法的优缺点和注意力机制的作用。

    Mar, 2017

  • 展示、询问、关注和回答：视觉问答的强大基线

    本文介绍了一种新的视觉问答任务的基线模型，它可以根据图像的内容和自然语言的问题准确地产生答案，并取得了在不平衡和平衡的VQA基准测试中的最新成果。

    Apr, 2017

  • 视觉问答最近进展综述

    该论文综述了不同方法来解决视觉问答的问题，特别是描述了各种算法提取图像特征和文本特征的方法，并讨论了评估VQA模型的实验，并报告了它们在各种数据集上的表现。

    Sep, 2017

  • 基于POS标记引导注意力的结构三元组学习用于视觉问答

    本文探索在VQA多项选择任务中设计有效的VQA模型的良好实践，并通过结构学习、POS标签引导的注意力机制等手段构建视觉问答模型，评估结果在视觉7W和VQA多选数据集上取得了最好的68.2%和最竞争的69.6%的准确率。

    Jan, 2018

  • 通向万能视觉问答模型之路：回答它们的全部问题！

    该论文研究了视觉问答算法，发现现有算法在自然图像理解和推理两个领域上不能很好地综合运用。作者提出了一种新的VQA算法，能够在这两个领域上达到或超越现有算法的水平。

    Mar, 2019

  • 使用深度学习的视觉问答: 调查和性能分析

    本篇综述介绍了视觉问答（VQA）任务，包括基于自然语言描述的图像识别以及机器学习模型的研究，主要探讨了近期在该领域中公布的数据集、新的深度学习模型以及基于 VQA 模型的一些应用研究和挑战。

    Aug, 2019

  • 超越VQA: 生成多词答案和解释来回答视觉问题

    本文介绍了一种新的任务——ViQAR（视觉问题回答和推理），并提出了一种完全生成式的解决方案，它能够为视觉查询生成完整的答案和推理，我们通过定性和定量评估以及人类图灵测试表明，我们的模型能够生成强有力的答案和推理。

    Oct, 2020

  • 从图像到语言：对视觉问答（VQA）方法、挑战和机遇的关键分析

    通过调查Visual Question Answering（视觉问题回答）领域的复杂性，本研究提供了对VQA数据集和方法的详细分类，展示了该领域的最新趋势、挑战和改进方向，并将VQA推广到多模态问答，探索与VQA相关的任务，并提出了一系列未来研究的开放性问题。

    Nov, 2023