探索了关于一张图片是如何引发常识推理和抽象事件的问题，提出了一项新颖任务视觉问题生成（VQG），该系统的任务是在展示了一张图片后提出自然而引人入胜的问题，我们提供了三个数据集，涵盖了从目标为中心到事件为中心的各种图像，其中训练数据远比现有最先进的字幕系统提供的数据更抽象，通过训练和测试几种生成和检索模型来解决 VQG 这个任务，评估结果表明，尽管这样的模型为各种图像提出了合理的问题，但与人类性能的差距仍然很大，这激发了我们进一步探索将图像与常识和语用知识联系起来的相关研究。

Mar, 2016

本文提出一种深度增强学习框架，通过三种新的中间奖励来鼓励产生精简的问题，旨在解决图像问题中提出智能、目标导向的问题的挑战，同时在 GuessWhat?! 数据集上评估了该模型，结果显示相应的问题有助于在图片中识别特定的物体，并提高了成功率。

Nov, 2017

本文提出基于多张图片生成引人入胜的问题的方法，所建立的 MVQG 数据集以及基于端到端和双阶段体系结构的一系列基线模型表明，建立图像序列背后的故事能够使模型生成更有趣的问题。

Nov, 2022

本文提出了一种模型，能够从单个图像中生成具有不同类型的视觉问题。通过采样最可靠的问题类型来自动生成问，该方法在两个真实世界数据集上的实验结果表明，我们的模型在正确性和多样性方面都优于最强基线。

Dec, 2016

本论文提出一种基于视觉问答的方法来查询深度学习模型的行为，通过在多个医学和自然图像数据集上进行实验，证明该方法较目前方法具有相同或更高的准确度，有效地解决了深度学习方法缺乏透明性的问题。

Mar, 2020

本文研究了利用视觉问题对图像进行弱监督的方法，提出了两种简单但有效的修改标准视觉问答模型的方法，并展示了基于这些方法的数据增强策略在标准 VQA 基准测试上的 7.1％ 改进。

Apr, 2017

在交互式环境中，为了获得更多信息，我们提出了一种能够提出更具信息性的开放式问题的方法，并发现现有的视觉问答模型经常产生预设错误。为了解决这个问题，我们提出了一种方法，在问题选择和信念更新中加入了预设处理的两阶段过程，通过自我对战和人类评估，我们展示了我们的方法在提问方面是成功的，准确率比过去的最先进方法提高了 14%，同时在人类评估中结果更高效。

Nov, 2023

本文提出了逆向视觉问答（iVQA）问题，并探讨其作为视觉语言理解基准的适用性。我们提出了一种 iVQA 模型，可以逐渐调整其注意力焦点，以便更好地理解给定的图像。实验结果表明，我们的模型可以生成多样性、语法正确且内容相关的问题，与给定的答案相匹配。

Oct, 2017

该文介绍了一种新的方法来提高视觉问题回答的性能，该方法利用深度学习的技术，结合语言和视觉的普适性知识来生成针对特定视觉问题的图像描述，并利用在线梯度方法自动确定与问题相关的描述来训练模型，实验结果表明，本方法取得了视觉问题回答领域的最新成果。

Jun, 2019

本文研究了目标导向的视觉对话任务，提出了一种结合强化学习和正则化信息增益的端到端目标导向视觉对话系统，并在 GuessWhat？！数据集上进行了测试，取得了优于当前最先进模型的显著结果。

Jul, 2019