Nov, 2023

来自在线社区的完整真实视觉问答数据集

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TL;DRVQAonline 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。
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发现论文，激发创造
  • 视觉问答：数据集、算法和未来挑战

    本文回顾了近年来计算机视觉和自然语言处理领域关于视觉问答（VQA）的研究，包括问题定义、数据集、算法和评估指标，并深入探讨了当前数据集在训练和评估 VQA 算法方面的局限性，全面回顾了现有的 VQA 算法，最后讨论了 VQA 和图像理解研究的可能未来方向。

    Oct, 2016

  • 视觉问答

    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

  • 视觉问答：方法与数据集综述

    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

  • A-OKVQA: 利用世界知识的视觉问答基准

    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

  • 视觉问答调查：数据集与技术

    该文综述了近年来关于视觉问答的各种数据集和模型，分别从数据集和模型两个方面进行了比较和总结，并提出了未来研究的方向。

    May, 2017

  • 通向万能视觉问答模型之路：回答它们的全部问题！

    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

  • OK-VQA：需要外部知识的视觉问答基准

    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

  • ViTextVQA：用于评估图像中越南文本理解的大规模视觉问答数据集

    通过对 OCR 文本中令牌的处理和选择顺序的细致实验，我们发现这一发现显著提高了在 ViTextVQA 数据集上基准模型的性能。

    Apr, 2024

  • 使用深度学习的视觉问答：调查和性能分析

    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

  • 基于事实的视觉问答系统

    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