提出了一种基于知识路线的视觉问题推理 VQA 模型评估数据集，通过控制程序来选择自然场景图和外部知识库中的三元组，强制进行多步推理，并平衡答案分布，以解决现有的 VQA 模型的浅层相关问题和注释程序不均衡的问题​​。

Dec, 2020

本文探讨使用视觉问答技术自动理解信息图像，并介绍包含自然语言问题和答案注释的多样化信息图集 InfographicVQA，强调重点是需要基本推理和基本算术能力的问题。作者进一步在现有的多模态 VQA 模型的基础上建立两种强大的基准，并为新任务建立基准性能。

Apr, 2021

本论文中，我们提出了 WebQA，它引入了一个具有挑战性的新测量标准，该标准涉及大规模最先进模型的困难之处，缺乏新颖对象的语言基础视觉表达和推理能力，但对人类来说却很简单。我们的社区挑战是创建统一的多模态推理模型，这些模型可以回答问题，而不考虑源模态，从而使我们更接近不仅查询语言知识，而且查询更丰富的视觉在线世界的数字助手。

Sep, 2021

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

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

FigureQA 是一个视觉推理语料库，包含超过一百万个基于 100,000 张图像的问题 - 答案对。图像来自五个类别的合成科学式图形：线图、点线图、垂直和水平条形图以及饼状图。通过从 15 个模板中生成问题并提供用于训练机器学习模型的附属数据，FigureQA 为开发可以直观地识别数据可视化中的模式的模型迈出了第一步。

Oct, 2017

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

本文提出一个框架来单独评估视觉问答（VQA）中的推理方面，同时引入一种新颖的自上而下校准技术，以使模型即使具有不完美的感知也能回答推理问题，通过在具有挑战性的 GQA 数据集上进行深入的分离比较，可以了解到众所周知的 VQA 模型参与的见解以及任务。

Jun, 2020

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

本文重点研究视觉问答（VQA）中 Black-box 多模型的解释性问题，提出 InterVQA：Interpretable-by-design VQA 方法，在保持最新技术水平的同时，设计了明确的中间动态推理结构，强制符号推理仅用于最终答案预测，以产生高质量的明确中间推理步骤。

May, 2023