该论文探讨使用引导反向传播和遮挡等可视化技术，解释视觉问答（VQA）模型的工作过程，并发现即使没有显式注意机制，VQA 模型有时也会隐含地关注图像中的相关区域和问题中的适当单词。

Aug, 2016

本文通过对深度学习模型的问答能力进行分析，引入了词汇重要性的概念，并借此来对问题进行扰动，从而建立对模型的评估及攻击。该方法可通过突出模型在正确率、逻辑、数据等方面的不足，提高模型的推理及总体性能表现。

May, 2018

本文介绍了一个用于视觉问答（VQA）的最先进模型，这个模型在 2017 年的 VQA 挑战中获得了第一名。通过对超过 3,000 个 GPU 小时的架构和超参数的深入探索，我们发现了许多用于提高性能的 Tips and Tricks。我们详细地分析了它们的影响以协助其他人进行适当的选择。

Aug, 2017

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

本文提出了一种新颖的方法，开发了一个高性能的 VQA 系统，能够通过集成的文本和视觉解释阐述其答案，并捕捉到深度神经网络推理的重要方面，从而比竞争方法具有更好的自动化和人类评估指标。

Sep, 2018

该研究提出了一种新的 co-attention 模型来利用现成的算法实现图像操作，从而达到居于最先进水平的视觉问答结果。

Dec, 2016

通过 Adversarial VQA 测试，发现基于现有的 Visual Question Answering 模型的表现还有很大的提升空间，提出了未来研究方向，并希望 Adversarial VQA 测试能帮助推动 VQA 领域的进步和发展。

Jun, 2021

本研究探讨了使用生成对抗网络（GANs）、自编码器和注意力机制改进视觉问答（VQA）的创新方法。研究发现，通过利用一个平衡的 VQA 数据集，GAN-based 方法提供了生成与图像和问题相关的答案嵌入的潜力，但在处理较复杂的任务时存在困难。相比之下，基于自编码器的技术专注于学习问题和图像的最佳嵌入，由于在处理复杂问题上能力更强，其结果与 GAN-based 方法相媲美。最后，注意力机制结合多模态紧凑双线性池化（MCB）来解决语言先验和注意力建模问题，但在复杂性和性能之间需要权衡。本研究强调了 VQA 领域的挑战和机遇，并提出了未来研究的方向，包括替代 GAN 的形式和注意力机制。

Apr, 2024

该论文训练了一个视觉问答系统，使用多种模态的数据来回答关于时尚照片中服装的自然语言问题。他们使用大规模的领域特定的多模态数据集来训练该系统，该数据集使用模板自动生成，模型的最高准确性超过了人类专家水平。

Aug, 2022