我们提出了一种新的视觉问答架构，通过常识推理作为监督信号来减轻模型在缺乏视觉基础的情况下的性能不足，并通过相似性损失将模型的视觉注意力引导到场景的重要元素，从而提高模型的视觉感知能力和性能。

Sep, 2023

本文提出了一种新颖的方法，开发了一个高性能的 VQA 系统，能够通过集成的文本和视觉解释阐述其答案，并捕捉到深度神经网络推理的重要方面，从而比竞争方法具有更好的自动化和人类评估指标。

Sep, 2018

该论文提出了一种在视觉问答任务中使用通感推理的方法，该方法可以通过显式推理层来解决一些需要额外知识的问题，并提供可解释性的界面。该推理层采用了基于概率的软逻辑引擎，并运用了一篮子输入来进行推理。实验证实了该方法的有效性。

Mar, 2018

本论文提出了一个可解释的多智能体协作框架，通过利用在广泛语料库上训练的大型语言模型中嵌入的知识，以人类认知为灵感，使用三个智能体，即探索者、回答者和整合者，进行自顶向下推理过程，从而明确地构建特定图像场景的多视图知识库，以自顶向下的处理方式推理答案。我们在多样化的视觉问答数据集和视觉语言模型上对我们的方法进行了广泛评估，并通过全面的实验结果证明了其广泛的适用性和可解释性。

Nov, 2023

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

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

提出了 VQA-E 任务，要求计算机模型在预测答案的同时生成一个解释。通过多任务学习框架， VQA-E 数据集从 VQA v2 数据集自动导出，用户研究表明，我们的方法可以生成有洞察力的文本句子来证明答案，并提高了答案预测的性能。

Mar, 2018

该研究提出了一种使用人工文本解释帮助视觉问答（VQA）系统选择正确答案的新框架，通过在人类文本解释上进行训练，VQA 系统可以构建更好的问题和视觉内容的表示，并重新计算训练集中生成或检索到的解释的置信度，该方法在 VQA 和其解释上实现了新的最先进的结果。

Jun, 2020

提出了一种基于多任务学习的统一模型（UMAE）来解决现有的视觉问答系统中存在的回答和解释分离的问题，其方法涉及在训练数据集中添加人工提示令牌，并在各种 VQA 相关任务上进行细调，实验证明该模型在准确性、解释性和领域外表现等方面均得到了明显的提高。

Jan, 2023

该论文探讨使用引导反向传播和遮挡等可视化技术，解释视觉问答（VQA）模型的工作过程，并发现即使没有显式注意机制，VQA 模型有时也会隐含地关注图像中的相关区域和问题中的适当单词。

Aug, 2016