该论文综述了不同方法来解决视觉问答的问题，特别是描述了各种算法提取图像特征和文本特征的方法，并讨论了评估 VQA 模型的实验，并报告了它们在各种数据集上的表现。

Sep, 2017

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

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

本研究探讨了一种新的方法来创建先进的视觉问答（VQA）模型，可以在时间泛化上产生成功的结果。通过利用来自 VQAv2 和 MS-COCO 数据集的图像和标题，通过稳定扩散生成新图像。使用这个增强的数据集来测试七个基线和最新的 VQA 模型的组合。该研究的目的是调查几个成功的 VQA 模型的稳健性，评估它们对未来数据分布的性能。分析模型架构，识别改进时间分布偏移下的泛化能力的常见风格选择。这项研究突出了创建大规模未来偏移数据集的重要性，这些数据可以增强 VQA 模型的稳健性，使其未来的同行能够更好地适应时间分布的变化。

Jul, 2023

本研究提出将端到端的 VQA 分解为解释和推理两步，使用预训练的属性检测器和图像字幕模型提取图像属性和生成图像描述，然后使用推理模块将这些解释代替图像推断问题的答案。通过对热门 VQA 数据集进行实验，我们证明了该系统具备解释性和进一步提高解释质量的内在能力。

Jan, 2018

本文提出了一种元学习的方法来解决图像问题回答（VQA）问题，并采用了原型网络和元网络两种技术，通过给定的例子来推理解决给定的问题，与现有技术相比，该方法能够产生具有更高罕见回答的召回率和更好的样本效率，是学习和推理基于视觉和语言的方法的重要一步。

Nov, 2017

本文提出了一种基于二元分类的简单替代模型来解决视觉问答中的一些问题，并通过在 Visual7W Telling 和 VQA Real Multiple Choice 任务上的实验表明该模型的简单版本同样具有竞争力，同时，作者发现现有的视觉问答系统性能的瓶颈可能在于其对问题及答案中基础概念的不足认知，其表现相对于充分利用数据集偏见的系统并没有显著提升。

Jun, 2016

通过提供来自知识图谱中提取的相关外部知识，我们通过增强问题并实现可变数量的三元组，为知识增强的视觉问答模型带来了平均 4.75％的准确匹配得分提升，并展示了其在推理能力和泛化能力方面的优势。

Jun, 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