本文提出自由和开放的视觉问答（VQA）任务，旨在通过自然语言问题回答图片问题，涉及到图片理解、多种语言的回答以及数据集和评价方法。

May, 2015

本文提出了名为 OK-VQA 的基于知识的视觉问答基准，要求使用外部知识资源来回答问题，该任务是多样的、困难的和大型的，与以前的基于知识的 VQA 数据集相比具有更高的难度。

May, 2019

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

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

本文介绍了一个新数据集，即 ST-VQA，旨在强调利用图像中文本信息的重要性。我们使用这个数据集定义了一系列难度不断增加的任务，需要利用图像中提供的上下文阅读场景文本以进行推理和生成适当的答案。我们提出了一个新的评估指标来考虑推理错误以及文本识别模块的缺陷，同时提出一系列基线方法。

May, 2019

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

本篇文章提出了 iVQA 问题，利用变分模型来生成多样化、语法正确、与答案相关性较强的问题，并将其作为一种新型的视觉 - 语言理解基准测试。同时，还提出了使用强化学习框架来诊断现有 VQA 模型，揭示其内在缺陷的方法。

Mar, 2018

介绍了 A-OKVQA 数据集，它包含了约 25000 个多样化的问题，需要广泛的常识和世界知识才能回答，相对于现有的基于知识的 VQA 数据集，这些问题通常不能通过简单地查询知识库来回答，而是需要对图像中所描绘的场景进行某种形式的常识推理，该数据集对几种最先进的视觉语言模型进行了基础性能测试。

Jun, 2022

这篇论文介绍了一个基于图像的新的问题回答数据集 ——ChiQA，其中问题是真实的、与图像无关的查询，相比于以往的数据集更为多样和不偏，要求更深入的语言和视觉推理，并评估了几个最先进的可视语言模型，显示出在 ChiQA 上仍有很大的提高空间。

Aug, 2022

本文介绍了 ICDAR 2019 场景文本视觉问答比赛 (ST-VQA) 的最终结果和新数据集，包括 23038 张图像和 31791 个文本实例答案，涵盖广泛的情景。该竞赛共有 3 个递增的任务，需要理解场景中的文本并回答问题。提出了一种新的评估度量标准，旨在评估文本识别和图像理解两种关键能力。结果分析提供了 VQA 系统当前的能力洞见。此数据集标志着使用场景文本实现全面图像理解的更强大、更通用的模型的重要里程碑。

Jun, 2019