Jul, 2023
强健的视觉问答：数据集，方法和未来挑战
Robust Visual Question Answering: Datasets, Methods, and Future
Challenges
TL;DR视觉问答研究需要系统能够根据图像和自然语言问题提供准确的自然语言答案。然而，先前的通用VQA方法普遍存在记忆训练数据中的偏见而不是学习正确行为（如在预测答案之前进行图像建立联系）。因此，这些方法通常在分布内获得高性能但在分布外获得低性能。最近几年，已经提出了各种数据集和去偏见方法来评估和增强VQA的稳健性。本文提供了关于这一新兴领域的首个综述，重点讨论视觉问答中的这些问题。具体来说，首先概述了数据集的发展过程，从分布内和分布外的角度进行了分析。然后，研究了这些数据集使用的评估指标。第三，提出了一种类型学，介绍了现有去偏见方法的发展过程、相似之处与差异、稳健性比较和技术特征。此外，分析和讨论了VQA中代表性视觉与语言预训练模型的稳健性。最后，通过对现有文献的彻底审查和实验分析，从各个角度探讨了未来研究的关键领域。