本文提出了一种评估 VQA 方法能力的新协议，该方法旨在衡量其执行零摄影技术需求 (Zero-Shot VQA) 的能力，并在此过程中凸显了当前方法的一些实际缺陷，其中一些缺陷被当前数据集中的偏见掩盖。通过在预训练单词嵌入和物体分类器等方面进行实验，我们提出并评估了多种实现零摄影技术需求的策略，并在标准 VQA 评估设置中实现了最先进的性能。

Nov, 2016

基于预训练语言模型的知识生成方法在知识型视觉问答方面表现优于以往零样本方法，生成的知识普遍相关且有帮助。

Feb, 2024

本文提出了基于多个知识图谱的知识的视觉问答模型，通过串联的 GRUC 模块，对不同模态的图像信息进行并行推理，最终利用图神经网络获得全局最优解，在三个流行基准数据集上获得新的 state-of-the-art 表现结果。

Aug, 2020

知识引导的视觉问题回答（KB-VQA）通过外部知识库的辅助，为图像和相关的文本问题提供正确答案。本文提出了一种名为 Graph pATH rankER（GATHER）的新型 KB-VQA 框架，通过构建图、修剪和路径级别排序，不仅能够准确检索答案，还提供解释推理过程的路径。通过在真实世界问题上的广泛实验，证明了该框架不仅能够在整个知识库上进行开放式问题回答，还能提供明确的推理路径。

Oct, 2023

这篇研究论文介绍了一种基于知识的视觉问答（KB-VQA）问题的方法，通过在上下文中进行高效的学习，使用问题相关的标题作为上下文信息，而无需训练或访问外部数据库或 API，实现了最先进的准确度。

Oct, 2023

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

在视觉问答中，提出了一种无需使用带有问题和答案的图像进行训练的方法，包括生成问题图表示和制定回答过程，可实现模块化学习和新领域的拓展，并可解释其答案和提供备选答案。

Nov, 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

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

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