本研究提出了一种基于场景图的自然语言问答模型 GraphVQA，该模型采用语言引导的图神经网络，并使用节点间的多次信息传递来翻译和执行自然语言问题。我们探讨了 GraphVQA 框架的设计空间，并讨论了不同设计选择的权衡。在 GQA 数据集上的实验证明，GraphVQA 明显优于现有模型（88.43% 对 94.78%）。

Apr, 2021

本文通过实验探讨使用场景图（Scene Graphs）解决视觉问答（Visual Question Answering）任务。作者采用图像 + 问题架构研究场景图的各种生成技术，建议一套训练课程以利用人类注释和自动生成的场景图，并通过构建后期融合结构来学习多个图像表示。这份研究提供了使用场景图解决 VQA 的多方面研究，是其类型中的首次探索。

Jan, 2021

本文介绍了 Visual Question Answering——Graph Neural Network 模型，用于解决视觉理解中的概念层次推理问题，与现有模型相比，该模型将图像级别信息和概念知识进行了统一，并在 VCR 任务中取得了优于 Trans-VL 模型的最佳结果。此外，该模型还提供了跨视觉和文本知识领域的可解释性。

May, 2022

我们提出了一种基于场景图和强化学习的方法来解决视觉问答任务，实验结果表明该方法在 GQA 数据集上已达到接近人类水平的效果。

Jul, 2020

本论文提出了一种基于图形的视觉问答新方法，该方法结合了用于学习问题特定图形表示的图形学习器模块和最近的图形卷积概念，旨在学习能够捕捉问题特定交互的图像表示。该方法在 VQA v2 数据集上获得了 66.18％的准确率，证明了其可解释性。

Jun, 2018

通过使用预训练场景图生成器从图像中提取场景图，并应用语义保持增强和自监督技术，我们引入了 SelfGraphVQA 框架，改进了图表示在视觉问答任务中的利用，从而避免昂贵和潜在有偏的注释数据，并通过图像增强创建提取图的多个视图，通过优化它们表示中的信息内容来学习联合嵌入。我们实验并证明了提取的场景图对于视觉问答非常有效，并且通过强调视觉信息的重要性来提升整体性能，为依赖场景图进行复杂推理问题的视觉问答任务提供了更实用的解决方案。

Oct, 2023

本文提出了一种使用场景图和图网络进行视觉问答的方法，具有比当前最先进的视觉问答算法更清晰的架构，同时可以解释推理过程，展示了可解释的视觉问答的潜力。

Jul, 2019

本文提出通过建立基于场景信号和问题信息的图结构，应用深度神经网络分析问题的方法来提升视觉问答（VQA）的性能，相比于基于 CNN/LSTM 的 VQA 方法，本方法获得了显著的改善，其准确性从 71.2％提高到 74.4％，在不同的 “平衡” 场景中的准确性则提高了 4.4％。

Sep, 2016

使用结构化可视化表征 —— 场景图，通过可视上下文和语言因素进行关系编码，使用场景图卷积网络实现对对象属性和关系语义的联合推理来回答视觉问题，从而在 GQA 数据集上实现了 54.56％的最高准确率。

Dec, 2018

提出了 QD-GFN 方法，利用三个图注意力网络来建立图像中的语义、空间和隐含视觉关系，并引入问题信息指导三个图的聚合过程，采用目标过滤机制消除图像中与问题不相关的对象，实验结果表明 QD-GFN 优于现有最先进的 VQA 模型，新的图聚合方法和目标过滤机制对模型的性能提升起到了重要作用。

Apr, 2022