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

本文提出了使用图像 - 标题注释与文本问题生成的神经模型自动导出 VQA 示例的方法，从而改进了 VQA 数据的质量和量，并在零样本准确性方面取得了双位数的业界领先水平。

May, 2022

通过在视觉问题回答（VQA）过程中利用图像描述作为中介步骤，建立零样本设置，探索了零样本 VQA 的影响。比较了最先进的图像描述模型对于不同问题类型的 VQA 性能在结构和语义上的影响，并在 VQA 过程中提出了一种简单高效的问题驱动图像描述方法，通过提取问题关键词、为每个图像 - 问题对生成描述，并将问题驱动的描述传输到大型语言模型中。研究发现利用图像描述和大型语言模型的能力，在零样本设置下能够实现竞争性的 GQA 性能。

Apr, 2024

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

提出了一种视觉和文本问题回答（VTQA）模型，该模型使用自动生成的段落式标题来丰富图像的信息以帮助正确回答视觉问题，并使用交叉融合和基于强化学习的编码器解码器模型实现跨模态融合。模型在 Visual Genome 数据集上进行训练，显著提高了现有模型的性能。

Jun, 2019

为解决当前 VQA 方法依赖于数据集偏见和统计相关性的问题，提出了利用视觉提示进行 VQA 模型性能优化的方法，但实现的改进并不是由于视觉提示的影响，而是正则化效应，为此提出了一种不需要外部数据注释的简单正则化方案。

Apr, 2020

本研究介绍了一种自监督学习框架来解决视觉问答模型中固有数据偏差问题。我们利用自动生成的标签数据来平衡数据偏差，提出一种自监督辅助任务来减少语言先验的影响，从而提高 VQA 模型的准确性，无需引入额外的可视化注释。实验结果表明，我们的方法在常用基准 VQA-CP v2 上将整体准确性从 49.50％提高到 57.59％，可以将基于注释的方法的性能提高 16％，而无需使用外部注释。

Dec, 2020

本研究将视觉问题回答任务视为 “特征提取” 模块，提取图像和标题的表征，以此为基础对图像 - 标题进行排序并提出融合模型提高图像 - 标题匹配一致性的表现。实验发现，该模型在 MSCOCO 数据集上的字幕检索提高了 7.1％，图像提取提高了 4.4％。

May, 2016

本文提出使用潜在变量模型来解决视觉问答问题，将额外信息（如标题和答案类别）作为潜在变量进行训练，提高了问题回答性能。实验表明该方法在 VQA v2.0 基准测试数据集上优于其他方法。

Jan, 2021

本研究提出了一种视觉胶囊模块，并使用基于查询的胶囊特征选择机制，在仅使用 VQA 任务的情况下弱监督地培训相关视觉实体的基础上，演示了将该模块集成到现有的 VQA 系统中如何显著提高其性能，并在 CLEVR-Answers 基准测试和 GQA 上进行了评估。

May, 2021