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

介绍了 A-OKVQA 数据集，它包含了约 25000 个多样化的问题，需要广泛的常识和世界知识才能回答，相对于现有的基于知识的 VQA 数据集，这些问题通常不能通过简单地查询知识库来回答，而是需要对图像中所描绘的场景进行某种形式的常识推理，该数据集对几种最先进的视觉语言模型进行了基础性能测试。

Jun, 2022

介绍了一种需要外部信息支持、对图像进行深层次推理的视觉问答数据集 FVQA，并在该数据集上评估了多种基线模型，提出了一种新的模型能够基于支持事实对图像进行推理。

Jun, 2016

该论文研究了视觉问答算法，发现现有算法在自然图像理解和推理两个领域上不能很好地综合运用。作者提出了一种新的 VQA 算法，能够在这两个领域上达到或超越现有算法的水平。

Mar, 2019

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

VQAonline 是第一个所有内容都来源于真实用例的 VQA 数据集，该数据集中的答案往往较长，并且不适用于标准的 VQA 评估指标；研究发现，在长文本评估方面，六个流行的度量标准与人工判断相符度最高；使用最适合的度量标准评估六个最先进的视觉和语言基础模型在 VQAonline 上，揭示了它们最困难的问题。

Nov, 2023

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

本篇综述介绍了视觉问答（VQA）任务，包括基于自然语言描述的图像识别以及机器学习模型的研究，主要探讨了近期在该领域中公布的数据集、新的深度学习模型以及基于 VQA 模型的一些应用研究和挑战。

Aug, 2019