本文提出了一种改进的基于注意力机制的架构，其中包括一个对注意力结果和查询进行关系确定的 AoA 模块，并提出了多模态融合模块来组合视觉和文本信息，结果在 VQA-v2 基准数据集上达到了最先进的性能。

Nov, 2020

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

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

本文结合注意力机制提出了两种最先进的视觉问答方法，并通过可视化和分析它们的估计注意力图来研究它们的鲁棒性和缺点。研究表明两种方法对特征敏感，同时对于计数和多对象相关的问题表现不佳。该研究结果和分析方法可帮助研究人员识别重要的挑战，以改进自己的 VQA 系统。

Oct, 2018

本文提出了一种基于 Focused Dynamic Attention 模型的视觉问答方法，该方法通过结合全局特征和重点区域信息，能够更好地处理细粒度信息和语言语义，进而提高了视觉问答的表现。

Apr, 2016

通过比较视觉问答模型的输出和注意力图与人类的相似之处，研究发现虽然 VQA 模型在结构和识别水平上与人类相似，但在认知推理方面仍然存在挑战。人类思维过程的分析有助于指导未来的研究，并在建模特征和架构中引入更多的认知能力。

Oct, 2023

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

通过开发十三种新的注意力机制和引入一种简化的分类器，基于首次在 VQA 挑战中获得第一名的模型进行改进，进行了 300 GPU 小时的大量超参数和架构搜索，我们能够实现 64.78％的评估分数，优于现有最先进的单个模型 63.15％的验证分数。

Mar, 2018

本文提出的方法使用图像属性和问题特征来派生知识，在只提取与问题相关的图像对象知识的同时，提供准确的答案。

Jun, 2023

该研究通过比较人类和 VQA 模型在回答与驾驶相关的问题时的注意模式，揭示了观察对象方面的差异。我们提出了一种整合过滤器来优化模型的注意机制的方法，优先考虑相关对象并提高准确性。通过将 LXMERT 模型应用于案例研究，我们比较了预训练模型和整合过滤器模型以及来自 NuImages 数据集的人类答案的注意模式，从而深入了解特征优先级的问题。我们使用一个主观评分框架评估了这些模型，结果显示特征编码器过滤器的整合提高了 VQA 模型的性能，优化了其注意机制。

Jun, 2024