本文探究了迁移学习在问题回答方面的应用，使用两种问题回答模型，在 TOEFL 和 MCTest 数据集上通过简单的迁移学习技术从 MovieQA 数据集中学到的知识显著提高了性能，尤其是其中一种模型在所有目标数据集上取得了最佳效果，对于 TOEFL 听力理解测试，它的性能比以前的最佳模型提高了 7%。最后，我们证明了即使在目标 QA 数据集示例的正确答案不可用的无监督情况下，迁移学习也是有帮助的。

Nov, 2017

为了应对在 Open-world 情境下出现的语言和视觉上未知概念对 Visual Question Answering 系统的影响，我们提出了一种基于示例的方法，用于从先前的已知概念中转移学习，以回答有关未知概念的问题，此外，我们提出了一种高效的匹配方案，以有效处理大规模基准数据集中的高维示例信息。

Nov, 2018

本研究探索了将视觉知识整合到语言模型中以填补现有文本信息中缺失的相关性和物体属性信息的空白。研究发现，视觉知识传递可以在低资源和完全监督设置下均有效提高预先训练的语言模型在需要视觉知识的下游任务中的性能。

Mar, 2022

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

本文提出了一种新颖的 VQA 有监督多模态域自适应方法，通过考虑所有模态在一起以及单独处理每个单独模态来对齐源域和目标域的数据分布，以学习跨不同领域和模态的联合特征嵌入，通过在 VQA 2.0 和 VizWhiz 数据集上进行广泛实验，表明了我们所提出方法在这个具有挑战性的 VQA 域自适应设置中胜过了现有的最先进的方法。

Nov, 2019

本文探讨了如何从文本数据中学习计算机视觉领域所需的高层次技能，并将其转移到视觉任务中，同时提出探究对比模型嵌入空间中不同模态的系统差异，进一步理解和缓解这种关注的策略。实践证明，我们使用仅文本训练数据在图像标注、视觉蕴含、视觉问题回答和视觉新闻等四个代表性任务上建立的模型，性能表现接近仅使用图像训练数据建立的模型，尤其是针对图像标注和视觉蕴含任务的文本训练数据，有望超过 9 个百分点的提升。同时，我们还展示了多种样式的图像标注模型，这些模型使用的不是图像数据和人工策划的语言数据，而是来自于图书、网络或语言模型可用的文本数据。

Nov, 2022

本文提出一种弱监督视觉问答生成方法，从视觉信息和字幕中合成问答对，使用 ViLBERT 模型对其进行微调，实验结果在 VQA 数据集上表现显著优于其他先进技术。

Jun, 2023

本研究提出了一种新颖的域自适应算法，通过转换目标数据集的特征，减少统计分布上的差异，以训练源数据集的视觉问答模型，最大化对目标数据集上的问题正确回答的可能性。通过在几个热门的视觉问答数据集之间进行适应性调整的实证研究，发现所提出的方法优于没有适应和其他方法，并定量和 qualitatively 分析了适应性何时最为有效。

Jun, 2018

为了避免手动注释，提出了利用自动交叉模态监督生成视频问答数据集的方法，通过使用问题生成变形器从语音转录中生成问题 - 答案对，然后根据视频 - 问题多模式变形器和答案变形器之间的对比损失训练处理答案的多模式变形器，生成如何 VQA69M，WebVidVQA3M 和 iVQA 等不同数据集，结果表明在多个数据集上其结果优秀。

May, 2022

研究如何使用图像和相关描述文本生成合成的 Q-A 对集合，而无需人工标注，同时利用空间金字塔图像块作为一种简单而有效的 VQA 模型替代方案。

Dec, 2020